Tuttavia, puoi esplorare diverse opzioni a seconda delle tue esigenze:
* Simulazioni e strumenti educativi: Esistono pacchetti software e simulazioni che ti consentono di conoscere i principi e gli algoritmi di manutenzione predittivi. Questi non analizzeranno i dati del mondo reale dai macchinari, ma forniranno una buona comprensione dei concetti. Cerca "simulazione di manutenzione predittiva" o "software tutorial di manutenzione predittiva".
* Analisi dei dati con strumenti open source: Se hai alcuni dati sui sensori (ad es. Da un progetto o hobby su piccola scala), è possibile utilizzare strumenti open source come Python con librerie come Panda, Numpy e Scikit-Learn per eseguire la modellazione predittiva di base. Ciò richiede capacità di programmazione e comprensione della modellazione statistica. Dovresti raccogliere e pre-elaborare i tuoi dati.
* Soluzioni basate su cloud (con limitazioni): Alcune piattaforme basate su cloud offrono funzionalità di manutenzione predittive, ma di solito richiedono abbonamenti e sono orientati verso applicazioni industriali. Potrebbero offrire prove gratuite, permettendoti di sperimentare un set di dati limitato. Le limitazioni qui sono principalmente dimensioni e complessità dei dati che un livello libero gestirebbe.
* Strumenti di monitoraggio semplificato: Per le apparecchiature semplici, è possibile trovare software che forniscano monitoraggio e avvisi di base (ad es. Soglie di temperatura), che sono un precursore della manutenzione predittiva. Questi non sono veramente "predittivi" ma offrono avvertimenti precoci.
In breve:sebbene non sia possibile eseguire software di forza industriale sul tuo computer di casa, puoi conoscerlo, sperimentare set di dati più piccoli o utilizzare strumenti di monitoraggio semplificati. La fattibilità dipende dalle tue capacità tecniche e dall'ambito del tuo progetto. Se stai puntando alla vera manutenzione predittiva sui macchinari industriali, avrai bisogno di hardware e software specializzati distribuiti in ambito industriale.
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