DSpace JSPUI
DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2447| Назва: | Підвищення ефективності роботи обладнання використанням прогнозного обслуговування на основі виявлення аномалій методами машинного навчання в умовах ТОВ «КРАФТ ІННОВЕЙШН» |
| Інші назви: | Improving equipment efficiency by using predictive maintenance based on anomaly detection using machine learning methods in the conditions of LLC "CRAFT INNOVATION" |
| Автори: | Журкевич, Ігор Романович |
| Ключові слова: | прогнозне обслуговування, машинний зір, виявлення аномалій в роботі обладнання predictive maintenance, machine vision, detection of anomalies in equipment operation |
| Дата публікації: | 2024 |
| Видавництво: | Львівський національний університет природокористування |
| Бібліографічний опис: | 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. |
| Короткий огляд (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. |
| Опис: | Спеціальність 133 "Галузеве машинобудування" |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2447 |
| Розташовується у зібраннях: | ОС «Магістр» / Master's degree |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Zhurkevich_mag.pdf | Спеціальність 133 "Галузеве машинобудування" | 16,51 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.