Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Predictive maintenance Industry 4.0 : case Nokia

Abu-Raed, Nidal (2021)

Katso/Avaa
Predictive maintenance industry 4.0: case Nokia (1.032Mb)
Lataukset: 


Diplomityö

Abu-Raed, Nidal
2021

School of Engineering Science, Tietotekniikka

Kaikki oikeudet pidätetään.
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2021062840245

Tiivistelmä

Predictive maintenance is leading digital transformation to a highly self-optimized and automated environment for humans and machines to work together. In this research predictive maintenance and anomaly detection issues and advantages are reviewed based literature review and real-life experience report. Predictive maintenance introduces advantages technic-wise as well as business-wise. Anomaly detection solution is applied to Nokia AVA cognitive services platform running on top of cloud. It is observed that a lot of challenges found in the literature relating to anomaly detection are common problems during the implementation. Anomaly detection and monitoring services, in general, are a complex problem which requires a lot of resources and planning. The use of existing anomaly detection techniques is suggested.
 
Ennakoiva ylläpito johtaa digitaalista transformaatiota erittäin optimoituun ja automatisoituun ympäristöön, jossa ihmiset ja koneet voivat työskennellä entistä tehokkaammin yhdessä. Tässä tutkimuksessa ennakoivaa ylläpitoa ja poikkeavuuksien havaitsemista koskevia kysymyksiä ja etuja tarkastellaan kirjallisuuskatsauksen ja tosielämän kokemusraportin perusteella. Ennakoiva ylläpito tuo teknisiä ja liiketoiminnallisia etuja. Poikkeavuuksien havaitsemisratkaisua sovelletaan Nokia AVA kognitiivisten palveluiden pilvialustaan. Työssä havaitaan, että monet poikkeavuuksien havaitsemiseen liittyvät kirjallisuudesta löytyvät haasteet ovat yleisiä ongelmia toteutuksen aikana. Poikkeavuuksien havaitsemis- ja seurantapalvelut ovat yleensä monimutkainen ongelma, joka vaatii paljon resursseja ja suunnittelua. Nykyisten olemassa olevien poikkeavuuksien havaitsemistekniikoiden käyttö suositellaan.
 
Kokoelmat
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat [13821]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste