预见性维护

数据预处理

MathWorks Consultants在数据整合、清理、信号处理技术的应用方面提供帮助，以处理分布式数据、缺失数据和无效数据，以及异常值和噪声。结果是一个结构化的数据集，便于分析和模型开发。

探索性分析

我们帮助您有效和系统地调查数据，包括传感器测量和输出之间的关系，如故障时间，不太清楚的情况。可视化和数据分析工具，如曲线拟合、系统识别和信号分析仪应用程序，可以用于测试假设并获得快速洞察。可以应用降维、特征排序和选择方法为模型开发做准备。

预测建模

如果您的数据点没有标记，我们将帮助您应用无监督的机器学习方法来检测您的测量数据中的模式和异常。我们将向您展示如何可视化和分析由于年龄而引起的测量变化，即推断设备在特征空间中的老化轨迹。我们帮助您识别和可视化数据中出现的集群，并协助标记这些类别。

如果标记了数据点，我们将帮助您创建和比较广泛的分类和/或回归模型，以确定故障的根本原因，并分别估计剩余的使用寿命。我们可以帮助验证和改进性能最高的模型，并研究特征转换以提高准确性。选定的特征决定了哪些传感器提供了最有意义的信息。

运行部署

一旦开发出预测模型，我们将帮助您将其投入生产。选择阈值和性能指标以最终确定控制程序。然后，我们与您一起部署C / c++和/或HDL代码，自动生成从您的算法，到一个“智能”设备，微控制器或手机。我们还帮助您在云端或企业内部实现物联网分析。

MathWorks顾问帮助您:

• 确定适当的数据预处理、特征选择和预测建模技术，并将它们应用到数据中
• 将知识和最佳实践传授给您，通过定制的、基于项目的培训课程建立内部能力
• 将修订后的程序发布到生产中，以降低维护和运行成本

预见性维护
客户成功的故事

“MathWorks Consulting的支持万博1manbetx是我见过的最好的;顾问们反应迅速，知识异常渊博。我们已经从成本节约中看到了积极的投资回报，现在我们有更多的预算和时间来完成更多的机器学习项目，将提供类似的效益。”

- Michael Kohlert博士，Mondi Gronau GmbH