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的发现：发现表明，存在与机器学习模型有关的上下文和方法论差距，以进行工业工程的预测维护。这项研究强调了机器学习模型在优化工业工程的预测维护方面的变革潜力，这表明计划外的停机时间和维护成本显着降低。它确定了各种机器学习方法的优势，例如监督，无监督和强化学习，预测设备故障并优化维护时间表。尽管有好处，但仍指出了数据质量，集成复杂性以及对专业技能的需求等挑战。未来的机器学习，物联网数据和计算能力的进步将进一步增强预测性维护系统，从而使它们更加准确，高效且在整个行业中广泛采用。
用于预测维护的机器学习模型在...
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