予測保守を理解する-データの取得と信号の清音化

美とファッションの専門家がお届けする、予測と保守について理解する- データの取得と信号のクリアな音化

記事の目的

予知保全と信号処理への実践的な経験を手に入れやすくするために、一連の記事を始めたいと思います。この記事では、データの取得と信号のクリーニングに焦点を当てます。特定の部分が興味深ければ、さらに詳しく説明することを検討します。この記事の次のパートでは、いくつかの実践的な演習を用意しています。準備したコードを使用して独自の実験を行いながら学ぶことができます。

予知保全のデータサイエンス

データサイエンスにおける予知保全は、機械のケアを超スマートな方法で行うようなものです。壊れた後ではなく、高度なコンピュータプログラムと過去のデータを利用して、何かが壊れる可能性がある時を予測します。まるで機械用の水晶玉のようです！これにより、企業はお金を節約し、重要な機械をより長く稼働させることができます。この方法では、機械を細心の注意で見守り、リアルタイムでデータを収集し、メンテナンスのタイミングを知らせる賢いコンピュータプログラムを利用します。つまり、何かが壊れるのを待つのではなく、大きな問題を引き起こす前に修理することができます。機械が病気になる前に健康チェックを行うようなものです！

データ収集と処理

すべてはデータから始まります。センサーデータの正確で効率的な送信を保証するために、シャノン・ハートレイの定理やナイキスト率など、通信理論の原則について少し掘り下げる必要があります。

シャノン・ハートレイの定理

シャノン・ハートレイの定理は、通信チャネルを介して送信できる情報の量が乱れずにどれだけできるかを示すルールブックのようなものです。チャネルの幅、つまりデータを処理できる量が非常に重要です。したがって、機械やセンサーなどの監視に使用するデバイスやツールを選ぶ前に、欲しいすべてのデータを品質を失うことなく処理できるだけの広さのチャネルがあるかどうかを確認する必要があります。

• 機能データの異常検出のための密度カーネル深度’ (Kinō dēta no ijō kenshutsu no tame no mitsudo kāneru shinshitsu)
• ストリーミングフレームワークの紹介
• 「ビッグデータパイプラインのデータ品質を簡単に監視する方法」

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