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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Building Predictive Maintenance Models

verfasst von : Roger Barga, Valentine Fontama, Wee Hyong Tok

Erschienen in: Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning

Verlag: Apress

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Abstract

The leading manufacturers are now investing in predictive maintenance, which holds the potential to reduce cost yet increase margin and customer satisfaction. Though traditional techniques such as statistics and manufacturing have helped, the industry is still plagued by serious quality issues and the high cost of business disruption when components fail.  Advances in machine learning offer a unique opportunity to improve customer satisfaction and reduce service downtime.   This chapter shows how to build models for predictive maintenance using Microsoft Azure Machine Learning. Through examples we will demonstrate how you can use Microsoft Azure Machine Learning to build, validate, and deploy a predictive model for predictive maintenance.

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Metadaten
Titel
Building Predictive Maintenance Models
verfasst von
Roger Barga
Valentine Fontama
Wee Hyong Tok
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Apress
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-0445-0_8