系统可靠性的革新：AI 在预测性维护中的作用
人工智能
2024-04-23 v1 性能
系统与控制
系统与控制
摘要
分布式系统的维护正快速演变，以集成人工智能（AI）而迈向变革。随着计算连续体系统复杂度的增加，AI 在预测性维护（Pd.M.）中的作用日益关键。本文综述了计算连续体中 Pd.M. 当前状态，重点关注可扩展 AI 技术的结合。鉴于传统维护实践在应对日益复杂和异构计算连续体系统面临的局限性，本研究探讨了如何使用 AI，特别是机器学习和神经网络来增强 Pd.M. 策略。该综述涵盖了对现有文献的全面审查，概述了该领域的关键进展、方法和案例研究。它批判性地检视了 AI 在提高系统故障预测准确性和优化维护时间表方面的作用，从而减少停机时间并提高系统寿命。通过综合最新研究成果，本文提供了关于 AI 驱动预测性维护有效性和挑战的见解。它凸显了维护实践随技术进步和计算连续体系统日益增长的复杂性而演变的趋势。本综述的结论对实践者和研究人员理解当前格局和 Pd.M. 在分布式系统中的未来方向具有指导意义。它强调了在该领域需要持续研究和开发的必要性，指向更加智能、高效且具有成本效益的维护解决方案的趋势，以应对 AI 时代的挑战。
引用
@article{arxiv.2404.13454,
title = {Revolutionizing System Reliability: The Role of AI in Predictive Maintenance Strategies},
author = {Michael Bidollahkhani and Julian M. Kunkel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.13454},
year = {2024}
}
备注
Accepted, published and presented for the IARIA CLOUDCOMP2024 Conference of Venice, Italy