6RA7095-4KS22-0西门子福建省代理商

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查明故障信号。在服务行业，机器学习将会带来革命性的变化。西门子研究人员如今已不再满足于发现医疗诊断系统等昂贵设备出现故障后再去解决，而是要往前跨一大步。西门子美国研究院的Fabian Mörchen博士正在研发知识决策系统领域的学习系统，他说：“我们开发的程序可以有效预测核磁共振成像设备或核医学系统什么时候会发生故障。”这种方法的原理是，很多机器在发生故障前会发出预兆。Mörchen说：“关键是找到这种信号，并让它们可被察觉到。”这种信号包括电流、电压、噪声、震动、气压以及温度等的变化。

机器自带的传感器可以检测出自身的异常情况。在了解如何判断机器是否正常运转后，研究人员和其学习系统使用数据挖掘技术找出异常模式。一旦将一系列模式和某个故障起来，Mörchen团队就可以开发出相关算法，来训练计算机程序。这样，程序在处理之前没有见过的数据时也能够识别出这些模式。比如，MRI扫描器的低温氦泄露时，温度和压力只是发生了微乎其微的变化。得益于早期预警算法，西门子医疗的技术人员才盯住了这个问题，在机器出现故障前就修复了制冷系统。如今，在这种软件的帮助下，西门子服务团队不仅仅监视着3,500台MRI扫描仪，还可以进行预防性维护。这一战略使过去三年间的维修成本降低了580万美元。

西门子美国研究院的研究员Ciprian Raileanu开展的一个项目，是这类研究项目的之一。开发的成果被用来监控桥梁。当时，美国*正想优化全国境内大约650,000座桥梁的维修工作。Raileanu团队和普林斯顿附近的罗格斯大学及其高级基础设施和交通研究中心联合开发了一种解决方案。