FutureFix

用途

我們的預測性維護應用程式會使用 LSTM 模型，根據感應器的歷來讀數和作業指標，分析時序資料並預測維護需求。LSTM 擅長識別時間模式，並預測未來維修需求。

Gemini API 如何提升準確度：

強化情境：Gemini API 可從非結構化資料 (例如維修記錄和技術人員筆記) 提供額外洞察資料，補足 LSTM 模型的不足之處，進而提升預測準確度。

資料整合：Gemini API 可整合多種資料來源 (包括文字和數值資料)，豐富 LSTM 模型使用的資料集，進而提升預測準確度。

可行洞察資料：API 可將複雜的預測結果轉換為清晰可行的建議，讓 LSTM 模型的預測結果更符合維修排程和決策需求。

簡言之，Gemini API 可透過新增情境洞察資料、辨識其他模式，以及整合各種資料來源，提升 LSTM 模型的預測能力，進而提供更準確的維修預測結果。