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72 小时、30 天 PE 和点名报告格式
通过互联网、邮件、电子邮件和传真向授权个人提供的信息和文件包含与任务相关的信息，例如运营或航班时刻表，仅用于确定太空-r 和太空-a 航班的可用性。严禁试图重新传输、上传、传递给未经授权的人员或更改收到的信息用于任何其他目的。任何规避上述指定和/或暗示的参数的行为都将受到执法部门的调查和/或起诉。
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Bahrudin Hrnjica，Selver Softic。制造业中的可解释人工智能：预测性维护案例研究。IFIP 生产管理系统进步国际会议 (APMS)，2020 年 8 月，塞尔维亚诺维萨德。第 66-73 页，�10.1007/978-3-030-57997-5_8�。�hal-03635701�
预测性维护 (PdM) 可预测维护需求，以避免与计划外停机相关的成本。通过连接设备并监控设备生成的数据，我们可以识别导致潜在问题或故障的模式。这些见解可用于在问题发生之前解决问题。这种预测设备或资产何时需要维护的能力使我们能够优化设备寿命并最大限度地减少停机时间 [1]。可解释人工智能 (XAI) 的基本试金石是机器学习算法和其他人工智能系统，它们产生的结果人类可以轻松理解并追溯到起源 [2]。在本案例研究中，我们将考虑制造业中的维护领域。更准确地说，我们将通过将可解释的 AI 输出作为决策和预测的基础来处理 PdM。