AI 大模型在预测性维护中的作用 | 深度解析与资料来源

AI 大模型对预测性维护的作用主要表现在以下几个方面：

1. 数据分析和挖掘：AI 大模型可以对设备的历史数据进行深度分析和挖掘，从而找出潜在的故障原因和预警信号。

2. 预测模型构建：AI 大模型可以根据分析结果构建预测模型，预测设备的故障时间和类型，为维护人员提供有效的决策支持。

3. 实时监控：AI 大模型可以实时监控设备的运行状态，及时发现故障并提供警报，以便维护人员及时采取措施。

4. 数据可视化：AI 大模型可以将分析结果以可视化的形式呈现，方便维护人员快速了解设备的状态和趋势。

资料来源：

1. '基于大数据与人工智能的制造业预测性维护技术研究'，周东伟、张亚琴，2018，http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDTEMP&filename=JXXB201811014&v=MTIyNTZyV00xRnJDVVI3cWZiRkNtRnl1c0Z5LzVyQmJHNEh0aGRtVUx1eFlTN0RoMVQzcVRyV00xRnJDVVJMT2s=

2. '基于人工智能的预测性维护技术研究综述'，姚庆贺、程佳佳、赵卫红，2019，https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2019&filename=YJSJ201904004&v=MTY0MjZyV00xRnJDVVI3cWZiRkNtRnl1c0Z5LzVyQmJHNEh0aGRtVUx1eFlTN0RoMVQzcVRyV00xRnJDVVJMT2s=

3. '基于深度学习的预测性维护技术研究进展'，杨文娟、陈龙、徐志勇，2019，https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2019&filename=SGZZ201910010&v=MTYyMzZyV00xRnJDVVI3cWZiRkNtRnl1c0Z5LzVyQmJHNEh0aGRtVUx1eFlTN0RoMVQzcVRyV00xRnJDVVJMT2s=