WORKING SAMPLE

صيانة المعدات/التحقيق في الأعطال AIحاول استبداله بعملك الخاص.

تصنيف بيانات المعدات الاصطناعية المتاحة للجمهور باستخدام أشجار القرار المستفادة بالفعل.

يمكنك التحقق من نتائج المعالجة عن طريق تغيير المدخلات والشروط أدناه. يمكن حفظ بيانات العينة والمخرجات.

INTERACTIVE SAMPLE

صيانة المعدات/التحقيق في الأعطال AI

تصنيف بيانات المعدات الاصطناعية المتاحة للجمهور باستخدام أشجار القرار المستفادة بالفعل.

01 / عينة الإدخال

تحرير بيانات الإدخال

air_K,process_K,rpm,torque_Nm,wear_min,failure_label
298.3,309.2,1783.0,28.3,130.0,0
298.4,309.7,1419.0,41.3,159.0,0
297.1,307.8,1454.0,50.6,94.0,0
299.5,310.9,1496.0,38.5,162.0,0
300.9,311.4,1532.0,41.5,126.0,0
300.2,309.8,1650.0,29.6,13.0,0
304.2,313.2,1464.0,44.9,37.0,0
299.3,310.6,1480.0,45.1,107.0,0
304.3,313.5,2643.0,12.7,21.0,0
301.7,310.1,1743.0,27.3,210.0,0
299.0,310.3,1483.0,39.2,153.0,0
302.6,311.6,1227.0,68.2,187.0,1
303.7,312.4,1404.0,46.6,119.0,0
298.1,308.7,1581.0,47.4,51.0,0
300.7,310.2,1364.0,65.3,208.0,1
297.2,308.5,1604.0,34.9,200.0,0
303.3,311.6,1301.0,45.1,219.0,1
303.2,311.4,2102.0,19.0,5.0,0
300.2,309.8,1466.0,45.7,41.0,0
301.0,312.2,1510.0,39.9,61.0,0
300.4,310.1,1614.0,33.5,191.0,0
303.0,312.4,1627.0,37.1,168.0,0
300.7,311.9,1462.0,39.7,181.0,0
299.5,309.2,1590.0,35.9,22.0,0
302.4,311.2,1448.0,50.5,53.0,0
298.6,309.5,1366.0,55.0,65.0,0
298.3,308.6,1447.0,38.1,146.0,0
304.2,313.4,1568.0,37.6,25.0,0
302.6,312.0,1447.0,45.5,173.0,0
299.5,310.8,1374.0,48.3,154.0,0
300.6,310.7,1438.0,48.5,78.0,1
299.5,310.0,1594.0,35.1,54.0,0
301.2,310.4,1516.0,44.4,53.0,0
298.8,308.6,1535.0,41.2,40.0,0
297.2,307.9,1309.0,49.6,167.0,0
301.3,310.3,1313.0,55.6,127.0,0
300.6,311.9,1425.0,44.9,224.0,0
297.3,308.5,1520.0,42.4,171.0,0
302.5,311.9,1452.0,47.4,77.0,0
299.6,309.2,1651.0,30.8,92.0,0

عتبة التحقق من الاحتمالية المتوقعة 0.5

02 / نتائج المعالجة

خط الهدف: 40
بحاجة إلى تأكيد: 3

خط	سرعة الدوران (دورة في الدقيقة)	استخدام الأداة (دقيقة)	إخراج النموذج	هدف التأكيد	تسمية الإجابة الصحيحة
1	1783.0	130.0	0.002	تحت العتبة	0
2	1419.0	159.0	0.002	تحت العتبة	0
3	1454.0	94.0	0.002	تحت العتبة	0
4	1496.0	162.0	0.002	تحت العتبة	0
5	1532.0	126.0	0.002	تحت العتبة	0
6	1650.0	13.0	0.002	تحت العتبة	0
7	1464.0	37.0	0.002	تحت العتبة	0
8	1480.0	107.0	0.002	تحت العتبة	0
9	2643.0	21.0	0.867	بحاجة إلى تأكيد	0
10	1743.0	210.0	0.083	تحت العتبة	0
11	1483.0	153.0	0.002	تحت العتبة	0
12	1227.0	187.0	0.909	بحاجة إلى تأكيد	1
13	1404.0	119.0	0.002	تحت العتبة	0
14	1581.0	51.0	0.002	تحت العتبة	0
15	1364.0	208.0	0.909	بحاجة إلى تأكيد	1
16	1604.0	200.0	0.002	تحت العتبة	0
17	1301.0	219.0	0.228	تحت العتبة	1
18	2102.0	5.0	0.002	تحت العتبة	0
19	1466.0	41.0	0.002	تحت العتبة	0
20	1510.0	61.0	0.002	تحت العتبة	0
21	1614.0	191.0	0.002	تحت العتبة	0
22	1627.0	168.0	0.002	تحت العتبة	0
23	1462.0	181.0	0.002	تحت العتبة	0
24	1590.0	22.0	0.002	تحت العتبة	0
25	1448.0	53.0	0.002	تحت العتبة	0
26	1366.0	65.0	0.006	تحت العتبة	0
27	1447.0	146.0	0.002	تحت العتبة	0
28	1568.0	25.0	0.002	تحت العتبة	0
29	1447.0	173.0	0.002	تحت العتبة	0
30	1374.0	154.0	0.006	تحت العتبة	0
31	1438.0	78.0	0.002	تحت العتبة	1
32	1594.0	54.0	0.002	تحت العتبة	0
33	1516.0	53.0	0.002	تحت العتبة	0
34	1535.0	40.0	0.002	تحت العتبة	0
35	1309.0	167.0	0.006	تحت العتبة	0
36	1313.0	127.0	0.006	تحت العتبة	0
37	1425.0	224.0	0.083	تحت العتبة	0
38	1520.0	171.0	0.002	تحت العتبة	0
39	1452.0	77.0	0.002	تحت العتبة	0
40	1651.0	92.0	0.002	تحت العتبة	0

ناتج النموذج هو معدل الفشل داخل العقد الورقية أثناء التدريب. هذا ليس احتمال فشل معايرة للمعدات الفعلية.

نموذج صغير تم تدريبه على البيانات الاصطناعية. ولا يشير إلى أداء التنبؤ بالفشل للمعدات الفعلية.

تتم معالجة الإدخال داخل المتصفح. ولن يتم إرسالها إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي أو أنظمة الأعمال الخارجية. سيتم فقدان المحتوى المحرر عند إعادة التحميل.

انظر تقييم مصدر البيانات/النموذج

يستخدم 10000 من البيانات الاصطناعية المتاحة للجمهور. تم تعلم 8000 نتيجة ببذرة ثابتة مكونة من 42، وتم استخدام 2000 نتيجة للتحقق من صحتها. تعرض الشاشة أول 40 عنصرًا من بيانات التحقق.

AI4I 2020 Predictive Maintenance Dataset (2020), UCI Machine Learning Repository · DOI · CC BY 4.0

نتائج التحقق (العتبة 0.5): تم اكتشاف 28 فشلاً من أصل 67 وفشل 39. ومن بين 1933 حالة طبيعية، تم اكتشاف 8 حالات بشكل خاطئ. مطلوب التحقق الإضافي للتطبيق على المعدات الفعلية.

جميع البيانات الأصلية CSV ↓نموذج مدرب JSON ↓المصدر/شروط الاستخدام

أريد تجربة هذه العينة باستخدام بياناتي الخاصة. ↗

من هذه العينة إلى التنفيذ

التحقق من العملية مع العينة

تحقق من محتوى المعالجة والمدخلات المطلوبة وتنسيق الإخراج. سنقوم أيضًا بتنظيم التنسيقات والمتطلبات غير المدعومة.

التحقق على نطاق صغير باستخدام البيانات الداخلية

نقوم بتقييم الدقة ووقت المعالجة وساعات العمل التصحيحية باستخدام البيانات التي لدينا إذن باستخدامها. سنتفق مسبقًا على كيفية نقل البيانات السرية.

تنفيذ الموافقة والتعاون والتشغيل

تحديد الجهة والشخص المسؤول عن التثبيت وربط النظام الحالي وشروط الصيانة قبل تنفيذ النظام. سيتم توفير التكاليف ومواعيد التسليم اعتمادًا على البيانات والمتطلبات المستهدفة.

العينات ذات الصلة

INPUT → PROCESS → OUTPUT

صيانة المعدات/التحقيق في الأعطال AI

تصنيف بيانات المعدات الاصطناعية المتاحة للجمهور باستخدام أشجار القرار المستفادة بالفعل.

air_K,process_K,rpm,torque_Nm,wear_min
298.1,308.6,1551,42.8,0

حاول تغيير الإدخال ↗

INPUT → PROCESS → OUTPUT

أتمتة سجلات وتقارير التفتيش

إنشاء أهداف التأكيد وصياغة التقارير من سجلات القياس.

equipment,value,limit,unit
PUMP-A,4.2,4,mm/s
FAN-B,2.1,4,mm/s
MOTOR-C,5.8,4,mm/s

حاول تغيير الإدخال ↗

INPUT → PROCESS → OUTPUT

الفحص البصري والكشف عن الشذوذات باستخدام الفيديو

استخراج المناطق المرشحة للصور الاصطناعية عن طريق تغيير عتبات السطوع والظلام للبكسل.

20,22,21,23,22,21,20,23
21,22,220,225,22,23,20,21
22,20,218,224,21,20,22,23
20,22,21,20,23,21,22,20

حاول تغيير الإدخال ↗

INPUT → PROCESS → OUTPUT

الطلب على قطع الغيار/تحسين المخزون

يتم حساب مبلغ التجديد المقدر من مبلغ الاستخدام اليومي وأيام الشراء.

part,daily_use,stock,lead_days
BEARING-A,4,12,7
BELT-B,2,30,5
BOLT-C,20,90,6

حاول تغيير الإدخال ↗

صيانة المعدات/التحقيق في الأعطال AI

01 / عينة الإدخال

02 / نتائج المعالجة

من هذه العينة إلى التنفيذ

التحقق من العملية مع العينة

التحقق على نطاق صغير باستخدام البيانات الداخلية

تنفيذ الموافقة والتعاون والتشغيل

العينات ذات الصلة

صيانة المعدات/التحقيق في الأعطال AI

أتمتة سجلات وتقارير التفتيش

الفحص البصري والكشف عن الشذوذات باستخدام الفيديو

الطلب على قطع الغيار/تحسين المخزون

اتصل بنا