预测性维保

基于NLP技术从专家知识库和维保文档中抽取相应的知识本体、关系和属性，通过收集核心设备的历史维保数据，构建训练库、验证库、测试库和标签库，并利用聚类分析、关联规则、回归预测等机器学习算法以及CNN、RNN、VAE等深度学习网络，构建设备健康、亚健康和故障态的趋势演化模型，形成设备全生命周期预测管理模型，对核心主设备进行智能故障状态预测，推送预测性维保警告信息。