The book "Data Analytics and Artificial Intelligence for Predictive Maintenance in Smart Manufacturing" explores the integration of data analytics and artificial intelligence (AI) in predictive maintenance to improve the efficiency and effectiveness of manufacturing processes. The book covers the latest advancements in data analytics and AI technologies and their applications in predictive maintenance, highlighting their potential to revolutionize the field. It provides insights into how these technologies can be used to optimize production processes, reduce downtime, and increase productivity. The book begins by discussing the importance of predictive maintenance in smart manufacturing and the challenges faced by manufacturers in implementing it. It then delves into the fundamentals of data analytics and AI, providing readers with a solid understanding of these technologies and their capabilities. The authors explore various techniques for analyzing data from sensors, machines, and other sources to identify patterns and trends that can help predict equipment failures before they occur. They also examine the use of machine learning algorithms to develop predictive models that can forecast when maintenance is required, reducing downtime and increasing productivity.

В книге «Data Analytics and Artificial Intelligence for Predictive Maintenance in Smart Manufacturing» исследуется интеграция аналитики данных и искусственного интеллекта (ИИ) в предиктивное обслуживание для повышения эффективности и результативности производственных процессов. Книга охватывает последние достижения в области аналитики данных и технологий искусственного интеллекта и их применения в прогнозном обслуживании, подчеркивая их потенциал для революции в этой области. Она дает представление о том, как эти технологии можно использовать для оптимизации производственных процессов, сокращения времени простоев и повышения производительности. Книга начинается с обсуждения важности предиктивного обслуживания в умном производстве и проблем, с которыми сталкиваются производители при его внедрении. Затем он углубляется в основы аналитики данных и ИИ, предоставляя читателям твердое понимание этих технологий и их возможностей. Авторы изучают различные методы анализа данных с датчиков, машин и других источников, чтобы определить закономерности и тенденции, которые могут помочь предсказать отказы оборудования до их возникновения. Они также изучают использование алгоритмов машинного обучения для разработки прогностических моделей, которые могут прогнозировать, когда требуется техническое обслуживание, сокращая время простоя и повышая производительность.

''