Предпросмотр проекта
Полный текст будет доступен после оплаты
Что-то не так со структурой или содержанием?
Напишите, что изменить — перегенерим под ваши критерии.
Что вы получите
20+ страниц в документе
Шрифт — Times New Roman, 14
Список литературы по ГОСТу
Формат — Word
Готовая работа за несколько минут
Примеры готовых работ
Вред компьютерных игр
Влияние порядка (или хаоса) на рабочем столе на продуктивность
Что не подходит?
Нажмите, если это про вас — ответ анонимный
Основная информация
Основные сведения
НазваниеПрогностическая аналитика (Predictive Analytics) и машинное обучение. Сбор данных с датчиков подъемного сооружения собираются в единую систему (IIoT-платформу), где анализируются алгоритмами
Краткое описаниеПроект изучает использование методов прогностической аналитики и машинного обучения для анализа данных с датчиков подъемных сооружений, собранных в единую систему. Цель — повысить безопасность и эффективность эксплуатации оборудования.
АктуальностьАктуальность темы обусловлена ростом использования автоматизированных систем и необходимости предсказания возможных неисправностей для предотвращения аварий.
ПроблемаСовременные системы требуют эффективных методов анализа больших объемов данных для своевременного выявления потенциальных проблем. Использование прогностической аналитики и машинного обучения помогает решать эти задачи.
ЦельИзучить методы прогностической аналитики и машинного обучения для анализа данных с датчиков в системах IIoT, чтобы повысить безопасность и эффективность работы подъемных сооружений.
Задачи
- Изучить основы прогностической аналитики и машинного обучения
- Рассмотреть особенности сбора и обработки данных с датчиков
- Проанализировать алгоритмы предсказания неисправностей
- Провести социальный опрос
- Подвести итоги
Объект исследованияДанные с датчиков подъемных сооружений, собранные в системе IIoT.
Предмет исследованияИспользование аналитических методов и машинного обучения в системах промышленной автоматизации.
ГипотезаИспользование методов прогностической аналитики и машинного обучения позволяет своевременно выявлять потенциальные неисправности и повышать безопасность работы подъемных сооружений.
Методы исследования
- Анализ научной литературы и онлайн-источников.
- Сравнение и сопоставление полученных данных.
- Социологический опрос.
Содержание
Введение
Теоретическая часть
- Основы прогностической аналитики
- Машинное обучение в промышленности
- Данные и их обработка
- Алгоритмы предсказания
Практическая часть
- Проведение социального опроса
- Выводы по социальному опросу
Заключение
Список литературы