简介:摘要:随着工业物联网、机器学习、AR等技术的兴起,航空维修技术不断迭代升级,维修理念也在从以定期检查、提前更换为主要维修手段的预防性维修转向基于数据分析、趋势分析的预测性维修。预测性维修可以有效实现由被动维修向主动维修的转变,预先识别故障早期征兆,制定最佳维修方案,减少维修保障费用,提高系统安全性。预测性维修是减少维修工作量和维修资源、提高装备可用性的新的维修模式,预测性维修通过优化维修资源和过程、以最少的维修工作达到最高装备可用性。目前,EASA等都在尝试开发预测性维修技术,提高维修效率,降低维修成本,提升飞机的运行品质和安全运行水平。本文系统分析前人的研究工作,分析发展障碍和挑战,从技术和管理的角度论述了在装备预测性维修中应用深度学习技术的启示。
简介:摘要:预测性维修是近些年来维修领域当中主要研究的问题之一,本文将从通常的预测维修论点出发,分别比较了修复性维修,预防性维修,还有预测性维修之间存在的优点和缺点,并且通过维修半导体设备进行了一些预测性维修措施的论述。半导体再进行生产的过程当中都是以流水线的方式进行生产的,如果在生产的过程当中其中一台生产设备出现了问题那么将会给整个生产流程带来严重的损失。因此这就需要对一些重点用到的设备,进行监控和预知性的维修,从而将机器故障带来的经济损失给有效避免。预测性维修,主要就是将状态作为主要依据的一种维修方式,在生产设备在运行的过程当中,对设备进行实时的状态监测和定期故障诊断,判断出装备整个所处的状态,预测未来这个设备会朝着什么样分方向去发展等等。预先制定一些维修计划,保证机器能够在运作的过程当中处于正常的状态。因此可以看出半导体设备的预测性维修对于设备维修来说具有非常重要的意义。
简介:摘要:本文主要探讨了铁路工务维修中数据分析与预测的应用。分析铁路工务维修的现状和面临的问题,强调数据分析在解决这些问题中的重要性。详细介绍数据收集与处理、数据分析方法和预测模型建立与优化的过程。对研究的主要发现和贡献进行总结,并对未来研究方向进行展望。