Predictive Maintenance: State Of The Art Based On Machine Learning Methods
Résumé: This study explores the evolving role of machine learning in revolutionizing predictive maintenance (PdM) within Industry 4.0, emphasizing the transition from traditional methods to advanced, data-driven approaches, particularly highlighting deep learning's transformative impact. It examines key technologies such as IoT (Internet of Things) sensors for real-time vibration analysis and addresses the efficacy of data-driven models, stressing the importance of managing data quality. The study also explores state-of-the-art approaches that integrate both single-model and multi-model frameworks, combining machine learning (ML) with physics-based models and statistical techniques. This integrated approach enhances anomaly detection, fault classification, and estimation of remaining useful life (RUL), contributing to a robust PdM framework designed for Industry 4.0 environments. Keywords: Predictive maintenance, industry 4.0, machine learning, single model, multimodel, data-driven, IoT, vibration, RUL, anomaly detection, classification.
Mots-clès:
Nos services universitaires et académiques
Thèses-Algérie vous propose ses divers services d’édition: mise en page, révision, correction, traduction, analyse du plagiat, ainsi que la réalisation des supports graphiques et de présentation (Slideshows).
Obtenez dès à présent et en toute facilité votre devis gratuit et une estimation de la durée de réalisation et bénéficiez d'une qualité de travail irréprochable et d'un temps de livraison imbattable!
Aucun fichier associé
Si le fichier est volumineux, l'affichage peut échouer. Vous pouvez obtenir le fichier directement en cliquant sur le bouton "Télécharger".
