原创 数据驱动的工业人工智能

数据驱动的工业人工智能旨在通过大量的工业数据来训练和优化机器学习模型，使其在处理复杂的工业问题时具备更好的性能和准确性。其核心内容包括理论与实践的深度融合、数据驱动的AI模型开发、工业AI模型的建模思路等方面。而经典例程则包括**飞机发动机剩余使用寿命预测、锂电池剩余使用寿命预测以及半导体生产质量预测等。

 核心内容：

1. 理论与实践的深度融合：
    着重于工业大数据分析所面临的实际应用问题，将工业AI模型的建模思路结合到理论方法的介绍中，使读者能够掌握其中思考问题的方法和过程。

2. 数据驱动的AI模型开发：
    注重对理论知识的介绍，同时将各章节知识点串联起来，形成一个立体、完整的工业AI数据分析系统，提升读者对工业智能和工业大数据分析的宏观思维。

3. 工业AI模型的建模思路：
    为读者提供了一份全面而深入的指南，系统阐述了数据驱动的各类新型建模方法，并提供了大量丰富的工业实践案例。

4. 书籍的章节结构：
    书籍章节涵盖从基础理论知识到具体的工业时间序列信息表征建模方法，再到工业多源异质数据深层融合建模方法等多个层面的内容，形成一个完整的知识体系。

经典例程：

1. 飞机发动机剩余使用寿命预测：
    利用MCTAN模型进行，展示了如何通过多通道时序注意力网络和高精度预测方法来实现对飞机发动机剩余使用寿命的准确预测。

2. 锂电池剩余使用寿命预测：
    采用Auto-CNN-LSTM网络进行分析流程，有效预测锂电池的剩余使用寿命，提高了电池管理的智能化水平。

3. 半导体生产质量预测：
    结合WDS网络架构，通过工业数据异质特征融合范式，实现对半导体生产质量的精确预测，助力提高产品质量控制水平。

4. 轴承故障诊断：
    使用LM-CNN模型，针对不平衡和零样本情况，进行有效的轴承故障诊断，提升了设备运行的安全性和可靠性。

5. 云边协同轴承剩余使用寿命预测：
    基于Cloud-Edge-LTCN平台，实现云边协同环境下的轴承剩余使用寿命预测，降低了维护成本，提高了生产效率。