NIST 研究人员提出基于仿真的方法来评估制造中状态监测支持的维护

图片来源：CTL

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在意大利博洛尼亚举行的 2023 年系统可靠性与安全性国际会议 (ICSRS) 上，NIST 研究员 Mehdi Dadfarnia 展示了研究成果，旨在帮助制造商了解将基于 AI 的状态监测系统与其维护实践相结合的风险和好处。研究成果利用了 NIST 开发的开源 SimPROCESD 软件，这是一个基于 Python 的离散事件模拟器，用于多阶段制造和设备维护。本次会议吸引了众多专家，展示了风险分析和可靠性工程领域的前沿研究。

在意大利博洛尼亚举行的 2023 年系统可靠性与安全性国际会议 (ICSRS) 2023 年系统可靠性与安全性国际会议 (ICSRS) 上，NIST 研究员 Mehdi Dadfarnia 展示了研究成果，旨在帮助制造商了解将基于 AI 的状态监测系统与其维护实践相结合的风险和好处。研究成果利用了 NIST 开发的开源 SimPROCESD SimPROCESD 软件，这是一个基于 Python 的离散事件模拟器，用于多阶段制造和设备维护。本次会议吸引了众多专家，展示了风险分析和可靠性工程领域的前沿研究。

Dadfarnia 的演讲描述了以下能力：

Dadfarnia 的演讲描述了以下能力：

比较不同的基于 AI 的状态监测算法，这些算法在算法级指标（例如准确度或精度）上启用相同的维护策略，并能够改善制造商的关键绩效指标（例如生产数量或产品质量）。

比较不同的维护策略，包括基于检查和基于条件的策略，以了解它们改善制造商关键绩效指标的能力。

本次演讲介绍了 NIST 的一项更广泛努力的工作 。