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用于智能制造的数字双胞胎
随着人工智能的日益普及,新的边界在预测维护和制造决策科学方面正在出现。但是,与建模工厂资产,为其培训预测模型以及大规模部署这些模型有许多复杂性,包括:
生成故障数据,这很难获得,但是可以使用物理模拟来创建具有多种故障条件的合成数据。
从许多传感器中摄入高频数据,在这些传感器中,时间对齐使设计流架构很难。
这次演讲将着重于建立一个使用MATLAB解决这些挑战的系统®,S金宝appimulink®,apache™kafka®和Microsoft®天蓝色®。您将看到工程资产的物理模型,并学习如何为该资产开发机器学习模型。为了将模型部署为可扩展可靠的云服务,我们将与Apache Kafka合并时间隔绝并管理隔离数据。
记录:2019年11月6日
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