Eszközmeghibásodás prognosztizálása IoT eszközök és az IBM Watson lehetőségeinek kihasználásával

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Villányi Balázs János
Elektronikai Technológia Tanszék

A munkám során megismertem az IoT fogalmát és területeit. Külön figyelmet szenteltem az iparban való hasznosítására. Megismertem a MQTT protokoll tulajdonságait hasznosságát és használatát. A mesterséges intelligencia, különös tekintettel a neurális hálózatok és gépi tanulás mai helyzetét tanulmányoztam, valamint megvizsgáltam annak a lehetőségét, hogy milyen módon és mértékben tudom a munkám során felhasználni. Megismerkedtem a gépi tanulás adta lehetőségekkel. A feladatom fő célja egy olyan előrejelzés alapú karbantartás stratégia kidolgozása, mellyel a költségeket csökkenteni lehet. Ennek érdekében tanulmányoztam és összehasonlítottam a ma ismert karbantartási stratégiákat. A munkám során megismertem és elsajátítottam azt a tudást, ami ahhoz szükséges, hogy IoT eszközt egy felhő alapú szolgáltatáshoz kapcsoljak. Megismertem az IBM Watson és IBM SPSS Modeler alkalmazások adta lehetőségeket mindazért, hogy egy működő a gépi tanulást felhasználó karbantartást tervezést segítő rendszert hozhassak létre. A munkám során komolyabban megismerkedtem a matematikai modellekkel és azok létrehozásával, melynek segítségével olyan gépi tanuláson alapuló megoldást tudtam létrehozni, mellyel a karbantartások tervezett időpontját a tényleges meghibásodási időponthoz még közelebb tudtam hozni. A megvalósított megoldást értékeltem, és további fejlesztési lehetőségeket vázoltam fel. A következő dokumentum a megismert információkat és tudást kívánja reprezentálni a teljesség igénye nélkül. Mind azonban igyekeztem kiemelni azokat a részeket, információkat, amik az további megvalósításokat támogatják.

megvalósításokat támogatják.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.