起重机预测性维护系统
人工智能助力延长起重机正常运行时间并降低维修成本
预测性维护是为防止起重设备故障停机的主动性维护策略。人工智能技术和数据分析被用于预测距离设备发生故障的时间，防止停机。再根据预测数据，更新维护计划时间表。将人工智能技术结合到起重机的维护，不仅有效延长了起重机正常运行时间，而且大大降低维修成本。您可以以此进一步优化维检计划，提高设备安全性、生产率和生命周期价值，大幅度节省用于紧急维修的时间和费用。
人工智能和机器自学习用于预测起重机停机的可能性
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了解预测性维护应用
预测性维护解决方案的核心人工智能技术分为两类：监督学习和无监督学习。
对于经常发生的一些故障，比如吊具故障、制动器磨损或钢丝绳松弛，应用监督学习技术，如 LSTM 神经网络算法。这种算法是对历史数据模式进行学习，并应用到当前数据中，预测出给定时间范围内可能发生哪些故障。
对于偶尔发生的一些故障，比如起升机构齿轮箱故障，应用无监督学习技术，如自动编码器神经网络算法。这种算法是对起重机正常状态的模式进行学习，并与当前数据作比较，当数据偏离正常值范围时发出警报。
