La manutenzione predittiva consente di monitorare lo stato delle apparecchiature per evitare eventuali guasti futuri. Algoritmi analitici e dati dai sensori sono impiegati al fine di stimare l’intervallo di tempo entro il quale potrebbe verificarsi un guasto. Inoltre, permette di individuare i problemi nei macchinari complessi e aiuta a identificare quali parti devono essere riparate o sostituite. È quindi possibile minimizzare i tempi di inattività e massimizzare la durata delle apparecchiature.

Questo ebook ti aiuterà a sviluppare algoritmi di manutenzione predittiva con MATLAB®, fornendo chiarificazioni sulla terminologia e l'accesso ad esempi, esercitazioni e software di prova.

Leggi questo ebook:

Sezione 1: introduzione alla manutenzione predittiva con MATLAB

Sezione 1: introduzione alla manutenzione predittiva con MATLAB

Scopri come la manutenzione predittiva differisca da strategie quali manutenzione reattiva e preventiva. Segui le varie fasi del workflow di manutenzione predittiva come l'acquisizione e la pre-elaborazione dei dati, l'estrazione delle feature e l’addestramento di modelli di Machine Learning.

Sezione 2: estrazione degli indicatori di salute con MATLAB

Sezione 2: estrazione degli indicatori di salute con MATLAB

Scopri come estrarre feature significative dai tuoi dati e addestrare modelli di Machine Learning per classificare diversi tipi di guasto.

Sezione 3: stima della vita utile residua con MATLAB

Sezione 3: stima della vita utile residua con MATLAB

Esplora diversi tipi di modello per la stima della vita residua utile (RUL) di un sistema: similarità, sopravvivenza e degradazione. Scopri quale modello RUL è adatto al tuo sistema in base ai dati e alle informazioni che hai a disposizione su di esso.

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