预见性维护

数据预处理

MathWorks顾问提供援助与应用程序的数据整合,清洁,信号处理技术,来处理分布式数据,丢失的和无效的数据,以及异常值和噪声。结果是一个结构化的数据集的分析和模型的发展。

探索性分析

我们帮助你有效地和系统地调查数据,包括情况下传感器测量和输出之间的关系,如失败,不容易理解。可视化和数据分析工具如曲线拟合、系统识别、和信号分析仪的应用程序可以用来测试的假设,并获得快速的见解。降维特征排序和选择方法可以应用于模型开发做准备。

预测建模

如果你的数据点没有标签,我们帮你申请非监督机器学习方法在测量检测和异常模式。我们向您展示如何可视化和分析测量由于年龄的变化,即推断设备老化轨迹特征空间。我们帮助你识别和可视化集群发生在您的数据和协助这些类别标签。

如果数据点标记,我们帮助您创建和比较广泛的分类和/或回归模型来确定故障的根本原因,分别估计剩余使用寿命。我们可以帮助验证和完善教学质量最好的模型和研究功能转换,增加准确性。特征选择通知决定哪些传感器提供最有意义的信息。

运行部署

一旦一个预测模型已经被开发出来,我们帮你把它投入生产。阈值和选择性能指标完成你的控制程序。然后我们和你合作部署C / c++和/或HDL代码,从你的算法,自动生成一个“智能”设备,单片机或一个电话。我们也帮助你实现物联网的分析,在云上或内部。

MathWorks顾问帮助您:

• 确定合适的数据预处理、特征选择和预测建模技术,并应用这些数据
• 转移知识和最佳实践通过定制您构建内部能力,基于项目的训练课程
• 释放你的修改后的程序投入生产,减少维护和运营成本

预见性维护
客户成功故事

“MathWorks咨询的支持是我见过最好的;金宝app顾问是快速而特别知识渊博。我们已经看到了一个积极的投资回报从节约成本,而现在我们有了更多的预算和时间来完成更多的机器学习项目,将提供类似的好处。”

——赫尔博士迈克尔•Kohlert Mondi Gronau GmbH是一家