Predictive maintenance research at Cranfield University: A PhD perspective
想象这样一个世界，喷气式发动机不仅能飞，还能预测自己的维护需求。这就是 Felix Fu 在克兰菲尔德大学攻读博士学位期间努力实现的未来，克兰菲尔德大学是交通系统创新的中心。为什么选择克兰菲尔德？克兰菲尔德不仅在学术上非常适合，而且是通往全球的通行证……克兰菲尔德大学的预测性维护研究：博士学位视角一文首先出现在克兰菲尔德大学博客上。
The Predictive Turn | Preparing to Outthink Adversaries Through Predictive Analytics
1999 年，比尔·盖茨 (Bill Gates) 的著作《思维速度下的商务》 (Business @ the Speed of Thought) 预测，互联网、电子邮件和桌面商务程序等技术将改变……
Trump's Strength and Unpredictability Can Help End the War with Russia, Ukraine's President Says
美国当选总统唐纳德·特朗普“强大而不可预测”，乌克兰总统弗拉基米尔·泽连斯基表示，这些品质可能是他对俄罗斯入侵乌克兰政策方针的决定性因素。
Predictive maintenance: Boost reliability and reduce downtime | Viam
了解预测性维护如何通过使用实时数据和状态监控来防止设备故障，从而提高可靠性。立即学习实施预测策略。
提高设备可靠性：在集成真空助力器的干式螺杆真空泵 COBRA DS 0700、1000、2000 G 上实施 xPump - 基于 AI/ML 的泵监控和预测性维护系统
Predictive Maintenance In the Aerospace Industry: Transforming Aviation With Data-Driven Insights
航空航天业是一个复杂且受到严格监管的领域，安全性、效率和可靠性至关重要。维护飞机是确保这些因素的关键部分，传统上依赖于定期维护和被动维修。然而，由大数据、机器学习和高级分析推动的预测性维护的出现正在彻底改变航空航天业处理飞机维护的方式。本博客探讨了航空航天业预测性维护的概念、优势、挑战和未来潜力。了解预测性维护预测性维护是一种主动方法，它使用数据分析工具和技术来检测设备中的异常并预测何时进行维护……文章《航空航天业的预测性维护：利用数据驱动的洞察力改变航空业》首次出现在《航空和国防市场报告》上。
Training fact sheet: Predictability and effective training management
陆军训练网络互动训练条令，“如何进行培训会议。”训练理论认识到训练管理的必要性......
PAM 2024: SAS highlights predictive maintenance benefits
在上周于都柏林举行的预测性飞机维护 (PAM) 会议上，SAS - 北欧航空的预测性维护专家 Matias Bjerregaard 分享了有关如何……PAM 2024：SAS 强调预测性维护优势的文章首次出现在《航空商业新闻》上。
PAM 2024: United Airlines proves the value of predictive maintenance for fleet health
美国联合航空公司数字机队管理高级经理 Mike Roemer 分享了预测性维护在管理其中一项业务中的变革性作用的见解……PAM 2024：美国联合航空公司证明了预测性维护对机队健康的价值首先出现在《航空商业新闻》上。
Philippine Airlines selects Airbus for predictive maintenance
菲律宾航空 (PAL) 及其子公司 PAL Express 选择了空客的 S. Fleet Performance + (S.FP+) 套件，以支持其整个空客机队的预测性维护和健康监测。这 […]
CREATE MORE makes PHL market more predictable for investors — DTI
贸易和工业部 (DTI) 周二表示，对企业复苏和企业税收激励 (CREATE) 法的修订将使在菲律宾开展业务更加透明和可预测。菲律宾贸易和工业部在一份声明中表示，菲律宾政府签署的《创造更多机会振兴经济法案》 […]
简介：对先进泵监控系统的需求在工业设备领域，保持运营效率至关重要。泵，尤其是真空泵和机械增压器，在半导体制造、化学加工、食品生产等行业中发挥着关键作用。随着这些泵的老化或在苛刻的环境中运行，其性能可能会下降，导致计划外停机、昂贵的维修甚至生产停止。
HII 的纽波特纽斯造船厂官员周四在收益电话会议上表示，在该公司建造的航空母舰和潜艇上发现可疑焊缝，不到二十几名造船厂工人对此负责。公司领导在财报电话会议上将福特级和尼米兹级航空母舰以及哥伦比亚级和弗吉尼亚级潜艇上的可疑焊缝归咎于船厂的一小部分工人。“这是一个流程问题。这只是船厂一小部分焊工的问题，也是一小部分受影响的焊缝，”HII 首席执行官克里斯托弗
Revima, ADE partner on predictive maintenance integration
Asia Digital Engineering (ADE) 和 Revima 已建立战略合作关系，通过整合 Revima 先进的 APU 预测性维护解决方案 PREDICARE，增强 ADE 的数字机队管理平台 ELEVADE。[…]
在当今快节奏的工业环境中，设备可靠性至关重要。制造过程的效率取决于机器在无意外故障的情况下运行的能力。确保真空泵以最佳状态运行对于严重依赖真空系统的行业（例如半导体制造和药品生产）至关重要。在这种情况下，实施利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的 xPump 等先进监控系统可以显著提高设备可靠性。本博客探讨了如何将 xPump 与 DynaSeal 液环真空 TRO015H 泵集成以彻底改变维护策略。
巴塞罗那，2024 年 10 月 23 日——亚洲数字工程公司 (ADE) 和 Revima 已建立战略合作关系，以通过以下方式增强 ADE 的数字机队管理平台 ELEVADE™……Reviva 和亚洲数字工程公司联手通过预测性维护集成彻底改变机队管理，该文章首次出现在 AeroMorning 上。
FormulaFeatures: A Tool to Generate Highly Predictive Features for Interpretable Models
使用基于数字特征的算术组合自动设计的简洁、高度预测的特征创建更易于解释的模型在本文中，我们研究了一个名为 FormulaFeatures 的工具。这主要用于可解释模型，例如浅层决策树，其中少量简洁且高度预测的特征可以极大地帮助提高模型的可解释性和准确性。机器学习中的可解释模型本文继续我关于可解释机器学习的系列文章，之前的文章包括 ikNN、加法决策树、遗传决策树和 PRISM 规则。如前几篇文章所述（并在那里更详细地介绍），通常有强烈的动机使用可解释的预测模型：每个预测都可以很好地理解，我们可以确信模型将在未来看不见的数据上表现合理。有许多模型可以提供可解释的 ML，但不幸的是，这些模型比我们
XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance | by Sébastien Saurin | Sep, 2024
一种分解您最喜欢的性能指标的新方法 照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄 与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。敏感人工智能系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。揭开不透明的面纱 XPER：揭开预测性能的驱动力 | 作者：Sébastien Saurin | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
