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本演示论文讨论了一个可扩展的平台，用于面向预测性维护解决方案的新兴数据驱动 AI 应用程序。我们提出了一个通用的 AI 软件架构堆栈，用于为超过 10 万种类似类别的工业资产构建各种 AI 应用程序，例如异常检测、故障模式分析、资产健康预测等。作为 AI 系统演示的一部分，我们确定了以下三个关键讨论主题：跨多个资产扩展模型训练、多个 AI 应用程序的联合执行；以及弥合当前开源软件工具与新兴 AI 应用程序需求之间的差距。为了展示其优势，AI Model Factory 已经过测试，可以为风力涡轮机、油井等各种工业资产构建模型。该系统部署在 API Hub 上进行演示。
AI 模型工厂：扩展 AI 以用于工业 4.0 应用
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