Підвищення ефективності роботи обладнання використанням прогнозного обслуговування на основі виявлення аномалій методами машинного навчання в умовах ТОВ «КРАФТ ІННОВЕЙШН»

Журкевич, Ігор Романович

Головна сторінка Репозитарію ЛНУП
→
Кваліфікаційні роботи студентів / Qualification Works of Students
→
ОС «Магістр» / Master's degree
→
Перегляд матеріалів

dc.contributor.author	Журкевич, Ігор Романович
dc.date.accessioned	2025-03-10T09:24:12Z
dc.date.available	2025-03-10T09:24:12Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.citation	Журкевич І.Р. Підвищення ефективності роботи обладнання використанням прогнозного обслуговування на основі виявлення аномалій методами машинного навчання в умовах ТОВ «КРАФТ ІННОВЕЙШН». Кваліфікаційна робота. – Дубляни, Львівський національний університет природокористування, 2024р. 69 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2447
dc.description	Спеціальність 133 "Галузеве машинобудування"	uk_UA
dc.description.abstract	Мета досліджень - Підвищення ефективності роботи обладнання використанням прогнозного обслуговування на основі виявлення аномалій методами машинного навчання. Завдання досліджень: 1. Оцінити особливості та сучасний стан прогнозного обслуговування на основі виявлення аномалій методами машинного навчання. 2. Дослідити поточні труднощі та обмеження, пов'язані з його впровадженням. 3. Розробити модель машинного навчання для виявлення аномалій в роботі обладнання 4. Запропонувати напрямки подальших досліджень.	uk_UA
dc.publisher	Львівський національний університет природокористування	uk_UA
dc.subject	прогнозне обслуговування, машинний зір, виявлення аномалій в роботі обладнання	uk_UA
dc.subject	predictive maintenance, machine vision, detection of anomalies in equipment operation	uk_UA
dc.title	Підвищення ефективності роботи обладнання використанням прогнозного обслуговування на основі виявлення аномалій методами машинного навчання в умовах ТОВ «КРАФТ ІННОВЕЙШН»	uk_UA
dc.title.alternative	Improving equipment efficiency by using predictive maintenance based on anomaly detection using machine learning methods in the conditions of LLC "CRAFT INNOVATION"	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA