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El aprendizaje automático proporciona un enfoque complementario para la planificación del mantenimiento al analizar conjuntos de datos significativos del rendimiento de máquinas individuales y variables ambientales, identificando firmas y perfiles de fallas, y proporcionando una predicción accionable de fallas para piezas individuales.
Cline et al. (Sun,) estudiaron esta cuestión.
Synapse has enriched one closely related paper. Consider it for comparative context: