Transfer learning og simulering giver bedre predictive maintenance på vindmøller
Vindmøller har en af de mest oplagte use cases for predictive maintenance. Enhver times nedetid er ekstremt dyr og det samme er unødvendige servicebesøg, når møllerne i stigende grad er placeret ude på havet.
En almindelig måde, at løse den opgave på, er ved at træne en model på store mængder repræsentative data fra vindmøllens sensorer. Herefter skal ML-modellen være i stand til at opdage, når noget i vindmøllen ikke kører som normal. Men som med mange andre ML-applikationer står og falder successen med kvaliteten af træningsdata.
DataTech er til professionelle, der arbejder med data og analytics.
Få 3 uger gratis prøve abonnement til DataTech. Betalingskort er ikke påkrævet, og du vil ikke blive flyttet til et betalt abonnement efterfølgende.
Du kan også få tilsendt et tilbud til dig.
