机构名称：
¥ 1.0
•收集并组织了驾驶员报告的初始诊断数据和条件，以确保数据质量进行分析。•分析诊断数据中的模式，以确定常见的维修和维护需求。•使用机器学习开发了预测模型，以预测初始诊断的未来维护要求。•带有维修记录的交叉引用的驾驶员报告，以验证和提高预测模型的准确性。•提供了可行的见解，以通过预测即将进行维修所需的专业知识来优化人工计划。•创建了维护时间表，以优先维修，减少不必要的维护和相关成本。•开发了一种跟踪系统，以监视预测模型在降低总体维护成本方面的有效性。•与环境团队紧密合作，以了解预测性维护如何延长
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