Kelajuan 0.5Γ β Perlahan Β· Cepat β
0% Peringkat 0 / 7 Β· Melahu
π¬ Tekan Main Demo untuk lihat Predictive Penyelenggaraan Ejen.
1. Arahan
2. Analisis
3. Skrip
4. Rajah
5. Skematik
6. Simulasi
7. Laporan
Demo Selesai Semua Peringkat Dijana
01 WhatsApp ArahanSeterusnya β
02 Analisis Keperluanβ Sebelum Seterusnya β
Menunggu Sedang aktif Selesai
03 Penjanaan Skrip Pythonβ Sebelum Seterusnya β
π Mod Ringkas π§ Mod Teknikal
1
π₯
Ambil data mesin Fetch machine telemetry
2
π¬
Analisis kesihatan Analisis component health
3
π
Jadual maintenance Jadual preventive work
4
π
Laporan & ramalan Generate prediction report
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
def predict_failure(machine_id):
telemetry = pd.read_sql("SELECT * FROM machine_telemetry WHERE machine_id = ?", machine_id)
features = telemetry[['vibration','temperature','runtime_hours','cycle_count']]
model = RandomForestClassifier()
model.fit(features, telemetry['failure_within_30d'])
risk = model.predict_proba(features.iloc[-1:])[0][1]
return 'High' if risk > 0.7 else 'Medium' if risk > 0.4 else 'Low'
Muat Turun Skrip
04 Rajah Blokβ Sebelum Seterusnya β
Menunggu Sedang aktif Selesai
05 Skema Sistemβ Sebelum Seterusnya β
Menunggu Sedang aktif Selesai
Always verify predictive alerts dengan physical pemeriksaan before taking equipment offline.
06 Simulasi Penyelenggaraan Ramalanβ Sebelum Seterusnya β
Mula Ramalan
07 Penyelenggaraan Ramalan Reportβ Sebelum
Log Terminal [SISTEM] Predictive Penyelenggaraan Ejen sedia
Seni Bina Sistem π€ Lapisan Ejen
Telemetry parser
Kesihatan analyzer
Failure predictor
π Pembuatan Lapisan
Machine DB
Telemetry storage
SCADA sistem
Laporan
Nota Keselamatan Always verify predictive alerts dengan physical pemeriksaan before taking equipment offline. Configure role-based access untuk maintenance data. Audit all maintenance actions untuk compliance. Demo pelayar menggunakan data simulasi sahaja.