SVĚTOVÝ, EVROPSKÝ A ČESKÝ AUTOMOBILOVÝ PRŮMYSL A TRH S AUTOMOBILY :: Šaroch a kol.

Každá fáze je pečlivě popsána a zaznamenána s ohledem na časovou náročnost, využití zdrojů a případné mezikroky či kontrolní body. Tato vizualizace poskytuje pracovníkům v oblasti údržby významný nástroj pro lepší porozumění celého procesu a identifikaci potenciálních problémů. Díky ní je možné lépe predikovat vznikající poruchy a před cházet jim, což v konečném důsledku vede k efektivnějšímu a bezproblémovému pro vozu zařízení, lepšímu porozumění provoznímu prostředí a rychlejší reakci na případné problémy. Zpracování experimentálních dat z procesu Efektivní monitorování vyžaduje komplexní analýzu dat z různých senzorů a zaří zení, stejně jako správnou interpretaci výsledků. Získaná experimentální data musí být podrobena důkladné transformaci do vhodné formy, která umožní efektivní analýzu a následnou aplikaci metod umělé inteligence. Získaná experimentální data představují klíčový zdroj informací pro tvorbu hybridního modelu s využitím metod umělé inteli gence (obr. 8.19 a obr. 8.20). Pro efektivní analýzu a následnou aplikaci metod je nezbytné, aby data prošla dů kladnou transformací do vhodné formy. Tato transformace umožní identifikovat klíčo vé parametry ovlivňující spolehlivost a identifikující počáteční zárodky poruch. Kromě toho umožní predikovat možné poruchy a přijmout preventivní opatření k minimaliza ci rizika. Transformace dat je zásadním prvkem v procesu zpracování dat a hraje klíčovou roli v zajištění validity a spolehlivosti výsledků analýzy. Kvalitní transformace dat umožňuje lépe porozumět vztahům a vzorcům v da tech. Tento proces zahrnuje sběr, čištění, transformaci a integrování dat z různých zdrojů do podoby, která je vhodná pro následné modelování a analýzu. Transformace dat může zahrnovat normalizaci a standardizaci dat, extrakci relevantních funkcí a příznaků, re dukci dimenzionality a detekci anomálií. Tyto kroky jsou nezbytné pro vytvoření dato vého modelu, který je klíčový pro úspěšnou aplikaci metod umělé inteligence, v daném

případě trénovací množinu pro neuronové sítě (obr. 8.21). Obr. 8.19: Zpracování experimentálních dat z procesu

Zdroj: Vlastní zpracování

196