La solución creó un modelo que identificó fallas y desencadenó una acción preventiva junto con una puntuación de mal funcionamiento basada en el árbol de decisiones de Máquina de Aprendizaje (ML) y los algoritmos de bosques aleatorios.
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La solución de mantenimiento predictivo escalable pero dinámico de Capgemini reduce la intervención humana y el costo de la ruptura repentina de los brazos robóticos al predecir fallas genuinas al menos un día o dos días antes.
La solución creó un modelo que identificó fallas y desencadenó una acción preventiva junto con una puntuación de mal funcionamiento basada en el árbol de decisiones de Máquina de Aprendizaje (ML) y los algoritmos de bosques aleatorios.