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诸如制造，能源，运输和医疗保健等行业在很大程度上依赖于复杂的机械，并且其操作中的任何干扰都会对整个供应链产生级联的影响。传统维护策略通常在解决设备故障的动态性质时通常不足以解决设备的动态性质，这会导致在降低设备的范围，而在降低设备的情况下，它会导致降低设备的范围，而在降低设备时，它会导致降落，而降低了降低的设备，该设备降低了降低的范围，该设备降低了降低的范围。风险和增加的维修费用。基于时时间的维护仪，涉及以预定的间隔进行维护，而无论实际设备状况如何导致不必要的维护成本和潜在的设备故障，如果间隔未最佳设置。所有这些方法都缺乏预测失败的能力并根据实际设备条件进行优化维护时间表（Nguyen等人，2022年）。在本文中，我们探讨了AI在预测各个行业的设备故障中的作用，评估对各种AI和机器学习技术在失败预测中的挑战，讨论AI的各种AI和机器学习技术的有效性失败预测。
使用人工智能预测设备故障
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