Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2447
Название: | Підвищення ефективності роботи обладнання використанням прогнозного обслуговування на основі виявлення аномалій методами машинного навчання в умовах ТОВ «КРАФТ ІННОВЕЙШН» |
Другие названия: | Improving equipment efficiency by using predictive maintenance based on anomaly detection using machine learning methods in the conditions of LLC "CRAFT INNOVATION" |
Авторы: | Журкевич, Ігор Романович |
Ключевые слова: | прогнозне обслуговування, машинний зір, виявлення аномалій в роботі обладнання predictive maintenance, machine vision, detection of anomalies in equipment operation |
Дата публикации: | 2024 |
Издательство: | Львівський національний університет природокористування |
Библиографическое описание: | Журкевич І.Р. Підвищення ефективності роботи обладнання використанням прогнозного обслуговування на основі виявлення аномалій методами машинного навчання в умовах ТОВ «КРАФТ ІННОВЕЙШН». Кваліфікаційна робота. – Дубляни, Львівський національний університет природокористування, 2024р. 69 с. |
Краткий осмотр (реферат): | Мета досліджень - Підвищення ефективності роботи обладнання використанням прогнозного обслуговування на основі виявлення аномалій методами машинного навчання. Завдання досліджень: 1. Оцінити особливості та сучасний стан прогнозного обслуговування на основі виявлення аномалій методами машинного навчання. 2. Дослідити поточні труднощі та обмеження, пов'язані з його впровадженням. 3. Розробити модель машинного навчання для виявлення аномалій в роботі обладнання 4. Запропонувати напрямки подальших досліджень. |
Описание: | Спеціальність 133 "Галузеве машинобудування" |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2447 |
Располагается в коллекциях: | ОС «Магістр» / Master's degree |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Zhurkevich_mag.pdf | Спеціальність 133 "Галузеве машинобудування" | 16,51 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.