PHM平台 機台預診斷技術
它的概念是透過估算機台的健康狀況，可以掌握零件的使用效期，預估可能的故障時間，以及零件的剩餘壽命，進而預先的警告在什麼情況下應該要更換零件，以及預先進行故障的排除
DNN 基礎的檢測
傳統的檢測，需要先設定一些特徵值，然後去比對出目前的現況與特徵值的差異，這種假設是我們要先知道有哪些特徵子，若是我們忽略了某一些變數，我們就會失敗而無法檢測出來
透過大數據的方式進行檢測，就類似用機器學習的方法，將所有的參數全部倒進來，然後透過大數據分析，去找出可能的相關性，以及可能發生障礙的變數，進而輔助傳統的檢測
透過大數據的方式進行檢測，就類似用機器學習的方法，將所有的參數全部倒進來，然後透過大數據分析，去找出可能的相關性，以及可能發生障礙的變數，進而輔助傳統的檢測
AI為基礎的排程
透過人工智慧的方式來排程，將會比傳統人工派工的方式，更加的有效率，它可以將突發的狀況，臨時的插件，都考慮進來，進而讓排程更加的有效率
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