FutureFix

Ý nghĩa

Ứng dụng bảo trì dự đoán của chúng tôi sử dụng mô hình LSTM để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và dự đoán nhu cầu bảo trì dựa trên các chỉ số hoạt động và kết quả đo lường cảm biến trước đây. LSTM rất giỏi trong việc xác định các mẫu theo thời gian và dự đoán các yêu cầu bảo trì trong tương lai.

Cách API Gemini nâng cao độ chính xác:

Cung cấp thông tin chi tiết theo bối cảnh: API Gemini bổ sung cho mô hình LSTM bằng cách cung cấp thêm thông tin chi tiết từ dữ liệu không có cấu trúc, chẳng hạn như nhật ký bảo trì và ghi chú của kỹ thuật viên, tinh chỉnh độ chính xác của dự đoán bằng thông tin theo bối cảnh.

Nhận dạng mẫu: Mặc dù LSTM tập trung vào các mẫu tuần tự, nhưng API Gemini phân tích các xu hướng và thông tin chi tiết theo bối cảnh rộng hơn, xác định các vấn đề mà chỉ LSTM không thể nắm bắt được, nhờ đó cải thiện độ tin cậy tổng thể của dự đoán.

Tích hợp dữ liệu: API Gemini giúp tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu văn bản và số, làm phong phú tập dữ liệu mà mô hình LSTM sử dụng và giúp dự đoán chính xác hơn về hoạt động bảo trì.

Về cơ bản, API Gemini nâng cao khả năng dự đoán của mô hình LSTM bằng cách thêm thông tin chi tiết theo bối cảnh, nhận dạng các mẫu khác và tích hợp nhiều nguồn dữ liệu để dự đoán chính xác hơn về hoạt động bảo trì.