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人工智能 (AI) 的进步已经将世界上许多行业彻底改变了不同的创新形式 (Rashid 和 Kausik，2024)。在这种情况下，各行各业的物流凭借其变革潜力而成为一项关键优势 (Kern，2021)。因此，在人工智能的许多最流行和最可靠的应用中，预测性维护是一种主动方法，它影响机器学习算法、实时数据分析和预测分析，以在设备故障发生之前进行预先预测 (Çinar 等人，2020；Keleko 等人，2022)。从被动和预防性维护到预测性维护的转变通过减少停机时间来改革物流功能 (Carvalho 等人，2019a)。此外，它还增强了资源配置，降低了供应链网络的相关成本 (Molęda 等人，2023)。由于预测性维护提高了重要资产（例如运输车辆、存储系统和物料处理设备）的可靠性，因此它以效率和可持续性增强了最终供应链目标。
人工智能驱动的预测性维护 - ijrpr
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