Shivaprakash Suresh – NVIDIA 技術博客
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Wed, 04 Sep 2024 05:32:33 +0000
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RAPIDS AI 加速制造業預測性維護效率
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Fri, 30 Aug 2024 05:28:04 +0000
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根據國際自動化協會（ISA）報告，每年有5%的工廠生產因機時間而受到損失。在另一種情況下，各行各業的制造商在全球范圍內放棄了大約647億美元，而相應的部分在生產中則接近13萬億美元。當前的挑戰是預測這些機器的維護需求，以最大限度地減少機時間、降低運營成本并優化維護計劃。 這種問題在提供 Desktop as a Service (DaaS) 服務的公司中尤為普遍，這些公司租用計算設備用于商業用途，并需要滿足嚴格的 SLAs 要求。DaaS 行業的價值高達 3 億美元，預計將增長 12%。 在本文中，我們將討論一個案例：我們構建了一個預測模型，以根據各種操作參數、傳感器數據和歷史維護記錄來估計計算資產的剩余使用壽命（RUL）。 LatentView Analytics 支持多個 DaaS 客戶端，并通過商業智能、數據分析和科學、數據工程、
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