Articles de revues sur le sujet « Smart predictive maintenance »
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Lmouatassime, Abdessalam, et Mohammed Bousmah. « Machine Learning for Predictive Maintenance with Smart Maintenance Simulator ». International Journal of Computer Applications 183, no 22 (18 août 2021) : 35–40. http://dx.doi.org/10.5120/ijca2021921590.
Texte intégralNazara, Krisman Yusuf. « Perancangan Smart Predictive Maintenance untuk Mesin Produksi ». Seminar Nasional Official Statistics 2022, no 1 (1 novembre 2022) : 691–702. http://dx.doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1575.
Texte intégralTichý, Tomáš, Jiří Brož, Zuzana Bělinová et Rastislav Pirník. « Analysis of Predictive Maintenance for Tunnel Systems ». Sustainability 13, no 7 (2 avril 2021) : 3977. http://dx.doi.org/10.3390/su13073977.
Texte intégralPech, Martin, Jaroslav Vrchota et Jiří Bednář. « Predictive Maintenance and Intelligent Sensors in Smart Factory : Review ». Sensors 21, no 4 (20 février 2021) : 1470. http://dx.doi.org/10.3390/s21041470.
Texte intégralDosluoglu, Taner, et Martin MacDonald. « Circuit Design for Predictive Maintenance ». Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 02, no 04 (2022) : 533–39. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2022.1136.
Texte intégralMahmoud, Moamin A., Naziffa Raha Md Nasir, Mathuri Gurunathan, Preveena Raj et Salama A. Mostafa. « The Current State of the Art in Research on Predictive Maintenance in Smart Grid Distribution Network : Fault’s Types, Causes, and Prediction Methods—A Systematic Review ». Energies 14, no 16 (18 août 2021) : 5078. http://dx.doi.org/10.3390/en14165078.
Texte intégralRaco, F., M. Balzani, F. Planu et A. Cittadino. « INSPIRE PROJECT : INTEGRATED TECHNOLOGIES FOR SMART BUILDINGS AND PREDICTIVE MAINTENANCE ». International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVIII-4/W3-2022 (2 décembre 2022) : 127–33. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-4-w3-2022-127-2022.
Texte intégralÇınar, Zeki Murat, Abubakar Abdussalam Nuhu, Qasim Zeeshan, Orhan Korhan, Mohammed Asmael et Babak Safaei. « Machine Learning in Predictive Maintenance towards Sustainable Smart Manufacturing in Industry 4.0 ». Sustainability 12, no 19 (5 octobre 2020) : 8211. http://dx.doi.org/10.3390/su12198211.
Texte intégralAbdallah, Mustafa, Byung-Gun Joung, Wo Jae Lee, Charilaos Mousoulis, Nithin Raghunathan, Ali Shakouri, John W. Sutherland et Saurabh Bagchi. « Anomaly Detection and Inter-Sensor Transfer Learning on Smart Manufacturing Datasets ». Sensors 23, no 1 (2 janvier 2023) : 486. http://dx.doi.org/10.3390/s23010486.
Texte intégralChen, Lei, Lijun Wei, Yu Wang, Junshuo Wang et Wenlong Li. « Monitoring and Predictive Maintenance of Centrifugal Pumps Based on Smart Sensors ». Sensors 22, no 6 (9 mars 2022) : 2106. http://dx.doi.org/10.3390/s22062106.
Texte intégralGeorgievskaia, Evgeniia. « Predictive analytics as a way to smart maintenance of hydraulic turbines ». Procedia Structural Integrity 28 (2020) : 836–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.prostr.2020.10.098.
Texte intégralHogland, William, Christos Katrantsiotis et Muhammad Asim Ibrahim. « Baltic Smart Asset Management – data driven predictive maintenance methods for future ». IOP Conference Series : Earth and Environmental Science 578 (4 novembre 2020) : 012035. http://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/578/1/012035.
Texte intégralSundaram, Karthik Trichur. « Digital Transformation with AI/ML & ; Cybersecurity ». International Journal of Computer Science and Mobile Computing 11, no 11 (30 novembre 2022) : 1–3. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2022.v11i11.001.
Texte intégralJovančić, Predrag, Dragan Ignjatović, Stevan Đenadić, Miloš Tanasijević et Filip Miletić. « Koncept prediktivnog održavanja 4.0 (PdM) u energetici – konekcija sa budućom primenom Industrije 5.0 ». Energija, ekonomija, ekologija XXIV, no 2 (2022) : 54–60. http://dx.doi.org/10.46793/eee22-2.54j.
Texte intégralMay, Gokan, Sangje Cho, AmirHossein Majidirad et Dimitris Kiritsis. « A Semantic Model in the Context of Maintenance : A Predictive Maintenance Case Study ». Applied Sciences 12, no 12 (15 juin 2022) : 6065. http://dx.doi.org/10.3390/app12126065.
Texte intégralKlees, Marina, et Safa Evirgen. « Building a smart database for predictive maintenance in already implemented manufacturing systems ». Procedia Computer Science 204 (2022) : 14–21. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2022.08.002.
Texte intégralLao, Liangfeng, Matthew Ellis et Panagiotis D. Christofides. « Smart manufacturing : Handling preventive actuator maintenance and economics using model predictive control ». AIChE Journal 60, no 6 (11 mars 2014) : 2179–96. http://dx.doi.org/10.1002/aic.14427.
Texte intégralVicente-Gabriel, Jorge, Ana-Belén Gil-González, Ana Luis-Reboredo, Pablo Chamoso et Juan M. Corchado. « LSTM Networks for Overcoming the Challenges Associated with Photovoltaic Module Maintenance in Smart Cities ». Electronics 10, no 1 (4 janvier 2021) : 78. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10010078.
Texte intégralPan, Kun, et Yuchen Jiang. « Computer Prediction Model for Equipment Maintenance Using Cloud Computing and Secure Data-sharing ». Journal of Physics : Conference Series 2083, no 4 (1 novembre 2021) : 042042. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2083/4/042042.
Texte intégralRaja, Hadi Ashraf, Karolina Kudelina, Bilal Asad, Toomas Vaimann, Ants Kallaste, Anton Rassõlkin et Huynh Van Khang. « Signal Spectrum-Based Machine Learning Approach for Fault Prediction and Maintenance of Electrical Machines ». Energies 15, no 24 (15 décembre 2022) : 9507. http://dx.doi.org/10.3390/en15249507.
Texte intégralAchouch, Mounia, Mariya Dimitrova, Khaled Ziane, Sasan Sattarpanah Karganroudi, Rizck Dhouib, Hussein Ibrahim et Mehdi Adda. « On Predictive Maintenance in Industry 4.0 : Overview, Models, and Challenges ». Applied Sciences 12, no 16 (12 août 2022) : 8081. http://dx.doi.org/10.3390/app12168081.
Texte intégralVlasov, Andrey I., Pavel V. Grigoriev, Aleksey I. Krivoshein, Vadim A. Shakhnov, Sergey S. Filin et Vladimir S. Migalin. « Smart management of technologies : predictive maintenance of industrial equipment using wireless sensor networks ». Entrepreneurship and Sustainability Issues 6, no 2 (1 décembre 2018) : 489–502. http://dx.doi.org/10.9770/jesi.2018.6.2(2).
Texte intégralMassaro, Alessandro, Sergio Selicato et Angelo Galiano. « Predictive Maintenance of Bus Fleet by Intelligent Smart Electronic Board Implementing Artificial Intelligence ». IoT 1, no 2 (1 octobre 2020) : 180–97. http://dx.doi.org/10.3390/iot1020012.
Texte intégralCoupry, Corentin, Sylvain Noblecourt, Paul Richard, David Baudry et David Bigaud. « BIM-Based Digital Twin and XR Devices to Improve Maintenance Procedures in Smart Buildings : A Literature Review ». Applied Sciences 11, no 15 (24 juillet 2021) : 6810. http://dx.doi.org/10.3390/app11156810.
Texte intégralHung, Yu-Hsin. « Improved Ensemble-Learning Algorithm for Predictive Maintenance in the Manufacturing Process ». Applied Sciences 11, no 15 (25 juillet 2021) : 6832. http://dx.doi.org/10.3390/app11156832.
Texte intégralMoens, Pieter, Vincent Bracke, Colin Soete, Sander Vanden Hautte, Diego Nieves Avendano, Ted Ooijevaar, Steven Devos, Bruno Volckaert et Sofie Van Hoecke. « Scalable Fleet Monitoring and Visualization for Smart Machine Maintenance and Industrial IoT Applications ». Sensors 20, no 15 (2 août 2020) : 4308. http://dx.doi.org/10.3390/s20154308.
Texte intégralGuerroum, Mariya, Mourad Zegrari, Malek Masmoudi, Mouna Berquedich et Abdelhafid Ait Elmahjoub. « Machine Learning Technics for Remaining useful Life Prediction using Diagnosis Data : a Case Study of a Jaw Crusher ». International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 12, no 10 (1 octobre 2022) : 122–35. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae1022_14.
Texte intégralRákay, Róbert, et Alena Galajdová. « TESTING PROPERTIES OF SMART CONDITON MONITORING SYSTEM ». TECHNICAL SCIENCES AND TECHNOLOGIES, no 3(21) (2020) : 266–73. http://dx.doi.org/10.25140/2411-5363-2020-3(21)-266-273.
Texte intégralKim, Sung-An. « A Study on the Predictive Maintenance Algorithms Considering Load Characteristics of PMSMs to Drive EGR Blowers for Smart Ships ». Energies 14, no 18 (13 septembre 2021) : 5744. http://dx.doi.org/10.3390/en14185744.
Texte intégralLee, Hyunsoo, Seok-Youn Han et Kee-Jun Park. « Generative Adversarial Network-based Missing Data Handling and Remaining Useful Life Estimation for Smart Train Control and Monitoring Systems ». Journal of Advanced Transportation 2020 (27 novembre 2020) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8861942.
Texte intégralHoffmann, Martin W., Stephan Wildermuth, Ralf Gitzel, Aydin Boyaci, Jörg Gebhardt, Holger Kaul, Ido Amihai et al. « Integration of Novel Sensors and Machine Learning for Predictive Maintenance in Medium Voltage Switchgear to Enable the Energy and Mobility Revolutions ». Sensors 20, no 7 (8 avril 2020) : 2099. http://dx.doi.org/10.3390/s20072099.
Texte intégralAbood, Azhar M., Ahmed R. Nasser et Huthaifa Al-Khazraji. « Predictive Maintenance of Electromechanical Systems Using Deep Learning Algorithms : Review ». Ingénierie des systèmes d information 27, no 6 (31 décembre 2022) : 1009–17. http://dx.doi.org/10.18280/isi.270618.
Texte intégralCalabrese, Matteo, Martin Cimmino, Francesca Fiume, Martina Manfrin, Luca Romeo, Silvia Ceccacci, Marina Paolanti et al. « SOPHIA : An Event-Based IoT and Machine Learning Architecture for Predictive Maintenance in Industry 4.0 ». Information 11, no 4 (9 avril 2020) : 202. http://dx.doi.org/10.3390/info11040202.
Texte intégralCasini, Marco. « Extended Reality for Smart Building Operation and Maintenance : A Review ». Energies 15, no 10 (20 mai 2022) : 3785. http://dx.doi.org/10.3390/en15103785.
Texte intégralMohamad Nor, Ahmad Azhari, Murizah Kassim, Mohd Sabri Minhat et Norsuzila Ya'acob. « A review on predictive maintenance technique for nuclear reactor cooling system using machine learning and augmented reality ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 12, no 6 (1 décembre 2022) : 6602. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v12i6.pp6602-6613.
Texte intégralChen, Hong-Ming, Jia-Hao Zhang, Yu-Chieh Wang, Hsiang-Ching Chang, Jen-Kai King et Chao-Tung Yang. « Hot-Pressing Furnace Current Monitoring and Predictive Maintenance System in Aerospace Applications ». Sensors 23, no 4 (16 février 2023) : 2230. http://dx.doi.org/10.3390/s23042230.
Texte intégralTrần, Ngọc Trung, Hùng Trường Triệu, Vũ Tùng Trần, Hữu Hải Ngô et Quang Khoa Đào. « An overview of the application of machine learning in predictive maintenance ». Petrovietnam Journal 10 (30 novembre 2021) : 47–61. http://dx.doi.org/10.47800/pvj.2021.10-05.
Texte intégralSong, Lin, Liping Wang, Jun Wu, Jianhong Liang et Zhigui Liu. « Integrating Physics and Data Driven Cyber-Physical System for Condition Monitoring of Critical Transmission Components in Smart Production Line ». Applied Sciences 11, no 19 (26 septembre 2021) : 8967. http://dx.doi.org/10.3390/app11198967.
Texte intégralFialho, Beatriz Campos, Ricardo Codinhoto, Márcio Minto Fabricio, Júlio Cezar Estrella, Cairo Mateus Neves Ribeiro, Julio Mendonça dos Santos Bueno et João Pedro Doimo Torrezan. « Development of a BIM and IoT-Based Smart Lighting Maintenance System Prototype for Universities’ FM Sector ». Buildings 12, no 2 (20 janvier 2022) : 99. http://dx.doi.org/10.3390/buildings12020099.
Texte intégralBulla, Chetan M., et Mahantesh N. Birje. « Improved Data-Driven Root Cause Analysis in a Fog Computing Environment ». International Journal of Intelligent Information Technologies 18, no 1 (janvier 2022) : 1–28. http://dx.doi.org/10.4018/ijiit.296238.
Texte intégralMilošević, Mijodrag, Dejan Lukić, Gordana Ostojić, Milovan Lazarević et Aco Antić. « APPLICATION OF CLOUD-BASED MACHINE LEARNING IN CUTTING TOOL CONDITION MONITORING ». Journal of Production Engineering 25, no 1 (30 juin 2022) : 20–24. http://dx.doi.org/10.24867/jpe-2022-01-020.
Texte intégralPetroutsatou, K., et I. Ladopoulos. « Integrated Prescriptive Maintenance System (PREMSYS) for Construction Equipment Based on Productivity ». IOP Conference Series : Materials Science and Engineering 1218, no 1 (1 janvier 2022) : 012006. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/1218/1/012006.
Texte intégralHrúz, Michal, Martin Bugaj, Andrej Novák, Branislav Kandera et Benedikt Badánik. « The Use of UAV with Infrared Camera and RFID for Airframe Condition Monitoring ». Applied Sciences 11, no 9 (21 avril 2021) : 3737. http://dx.doi.org/10.3390/app11093737.
Texte intégralChindanonda, Peeranut, Vladimir Podolskiy et Michael Gerndt. « Self-Adaptive Data Processing to Improve SLOs for Dynamic IoT Workloads ». Computers 9, no 1 (14 février 2020) : 12. http://dx.doi.org/10.3390/computers9010012.
Texte intégralHassankhani Dolatabadi, Sepideh, et Ivana Budinska. « Systematic Literature Review Predictive Maintenance Solutions for SMEs from the Last Decade ». Machines 9, no 9 (7 septembre 2021) : 191. http://dx.doi.org/10.3390/machines9090191.
Texte intégralMacieira, Pedro, Luis Gomes et Zita Vale. « Energy Management Model for HVAC Control Supported by Reinforcement Learning ». Energies 14, no 24 (7 décembre 2021) : 8210. http://dx.doi.org/10.3390/en14248210.
Texte intégralZERMANE, Hanane, Hassina MADJOUR et Mohammed Adnane BOUZGHAYA. « Prediction of the Amount of Raw Material in an Algerian Cement Factory ». Eurasia Proceedings of Science Technology Engineering and Mathematics 19 (14 décembre 2022) : 41–46. http://dx.doi.org/10.55549/epstem.1218718.
Texte intégralSahal, Radhya, Saeed H. Alsamhi, Kenneth N. Brown, Donna O’Shea, Conor McCarthy et Mohsen Guizani. « Blockchain-Empowered Digital Twins Collaboration : Smart Transportation Use Case ». Machines 9, no 9 (9 septembre 2021) : 193. http://dx.doi.org/10.3390/machines9090193.
Texte intégralGascón, Alberto, Roberto Casas, David Buldain et Álvaro Marco. « Providing Fault Detection from Sensor Data in Complex Machines That Build the Smart City ». Sensors 22, no 2 (13 janvier 2022) : 586. http://dx.doi.org/10.3390/s22020586.
Texte intégralBezerra, Fábio Vinicius Vieira, Gervásio Protásio Santos Cavalcante, Fabrício Jose Brito Barros, Maria Emília Lima Tostes et Ubiratan Holanda Bezerra. « Methodology for Predictive Assessment of Failures in Power Station Electric Bays Using the Load Current Frequency Spectrum ». Energies 13, no 19 (1 octobre 2020) : 5123. http://dx.doi.org/10.3390/en13195123.
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