通过基于 AI 的异常检测实现工业过程转型

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工业过程和机械依赖可预测性和精确性。传感器数据中的意外模式（称为异常）可能表明存在问题，例如组件故障或传感器性能下降。基于 AI 的异常检测有助于工程师尽早发现这些潜在问题，从而使他们能够优化维护计划并提高流程效率。鉴于 86% 的制造业高管 [1] 认识到智能工厂将在未来五年内提升竞争优势，AI 将在制造业中发挥重要作用。 随着现代工厂中的机器日益复杂，事实证明传统的异常检测方法已相形见绌。工程师和技术人员过去依赖手动数据检查或在传感器值超出定义的阈值时自动发出警报。工程师无法同时对数千个传感器进行分析，这就不可避免地会遗漏在许多传感器中表现为复杂且不明显模式的异常情况。 面对这些挑战，当今制造业的工程师正在使用 AI 来提高异常检测的规模和准确度。AI 算法可以基于来自数千个传感器的海量 ………………………………