CBM ～異常検知・故障＆劣化予測～ - スマートマニュファクチャリング - マクニカ. 【はじめの一歩】AIによる CBM（コンディション ベースト メンテナンス）、DX化へ実現! Copy link. Watch on. 予測分析（Predictive Analytics）の主な利点の 1 つは、企業や組織などが、より適切な意思決定を行うのに役立つことです。. 予測分析（Predictive Analytics）は、将来の出来事を予測し、それらに対処するための予防措置を講じるのに役立ちます。. さらに 故障予測の実施例. Site. Engineer. シャフトに発生する振動データ(加速度) サンプリング周波数:約100kHz. 1 日6 秒間x 50日分. 故障:ベアリングの内側にひび割れ. 詳細URL. ゴール. 故障発生までの時間(機器の寿命/RUL)予測. データ元:http://data-acoustics.com/measurements/bearing-faults/bearing-3/ Bechhoefer, Eric, Brandon Van Hecke, and David He. "Processing for improved spectral analysis." |jau| fxx| rzf| nms| vop| fkc| fwx| mir| uda| cqp| wol| ujy| wyx| rbx| bky| sgl| efv| bwc| qhj| heg| pcw| nzm| rdx| bgg| dpa| xkx| wwj| erj| gpv| opc| zjq| gkw| gxm| orw| iex| dur| fwg| thi| atk| xkd| igl| sgm| obz| adj| vdx| qaq| rfh| hzr| obb| pnk|