Kiến trúc của ứng dụng trí tuệ nhân tạo được tạo ra một cách tỉ mỉ để phục vụ cho các loại động cơ và âm thanh đa dạng gặp phải trong môi trường nhà máy, có thể dễ dàng tạo ra dữ liệu “nhiễu”. Ở cốt lõi, hệ thống tích hợp nhiều mô hình trí tuệ nhân tạo Python, mỗi mô hình chuyên biệt để nhận dạng và phân tích các mẫu âm thanh cụ thể liên quan đến chức năng của động cơ. Lựa chọn thiết kế này không chỉ đảm bảo độ chính xác cao trong việc phát hiện mà còn cho phép cập nhật mô-đun và tính mở rộng. Sự tương tác giữa các mô hình này và cơ sở dữ liệu toàn diện của chúng tôi - bắt nguồn từ nghiên cứu và các nghiên cứu trường hợp mở rộng - tạo nên cột sống của cơ chế phát hiện mạnh mẽ của chúng tôi.
Khách hàng
RTC Technology
Thời gian hoạt động
5 tháng
Python, nổi tiếng với hệ sinh thái phong phú của thư viện và framework, là sự lựa chọn tự nhiên cho việc triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo của ứng dụng. Lựa chọn này đã tạo điều kiện cho việc phát triển và lặp lại nhanh chóng, cho phép tích hợp các thuật toán phức tạp một cách tương đối dễ dàng. Thách thức của các chỉ số âm thanh động cơ và tỷ lệ lỗi thay đổi thông qua một phương pháp đa tầng được giải quyết bằng cách: cải thiện tiền xử lý dữ liệu, tinh chỉnh việc huấn luyện mô hình với một tập dữ liệu rộng hơn và triển khai các thuật toán tinh vi để cải thiện độ chính xác. Các nỗ lực tối ưu hóa liên tục đã tập trung vào việc giảm độ trễ và tăng độ chính xác của các mô hình của chúng tôi, đảm bảo rằng ứng dụng có thể đánh giá tình trạng của động cơ một cách nhanh chóng và chính xác trong thời gian thực.
Một trong những thách thức hàng đầu là đảm bảo khả năng xử lý của ứng dụng đối với những sự khác biệt tinh tế trong âm thanh của động cơ qua các loại máy khác nhau và điều kiện vận hành. Điều này được giải quyết bằng cách phát triển một quy trình hiệu chuẩn điều chỉnh các mô hình AI cho các hồ sơ âm thanh cụ thể của từng máy móc trong nhà máy. Ngoài ra, sự không nhất quán trong độ chính xác của các chỉ số và tỷ lệ lỗi được xử lý bằng cách áp dụng một kết hợp của các kỹ thuật máy học và một hệ thống phản hồi. Hệ thống này cho phép việc tinh chỉnh liên tục của các mô hình dựa trên hiệu suy thực tế, đáng kể cải thiện hiệu quả và độ tin cậy của ứng dụng theo thời gian.