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本文探讨了将机器学习整合到预测维护策略中的可能性，并专门针对在工业环境中采用这些技术的可持续性影响。该研究探讨了基于机器学习的预测维护策略以及这些技术的潜在社会和经济成果的可行性。该研究基于全球建立的维护公司内的案例研究。使用一种定性方法，其中除了评估来自多个站点的历史维护数据外，还对现场专家进行了半结构化访谈。该研究的结果突出了基于机器学习的预测维护在提高效率和减少工业设施的降低时的重要潜力，与可持续的管理实践保持一致。此外，这些发现突出了预测维护策略对维护人员安全的重大影响。还解决了将机器学习用于预测性维护的挑战和促进者。这种采用的主要挑战是基于机器学习的预测维护的高成本，复杂性和高期望。另一方面，机器学习技术的快速发展和对可持续实践的认识的提高促进了这种技术的采用。该研究还提供了有关基于机器学习的预测维护对可持续发展目标的潜在贡献的讨论，重点是目标8，目标9和目标12。
预测维护中机器学习的潜力
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