Machine Learning in Python for Predictive Maintenance – Sách ITBook Bảo Trì Dự Báo & Giám Sát Thiết Bị | 2022

Cuốn sách là hướng dẫn thực thi toàn diện về việc áp dụng Machine Learning vào giám sát tình trạng thiết bị và bảo trì dự báo trong công nghiệp. Tác giả Ankur Kumar và Jesus Flores-Cerrillo dẫn dắt bạn đi từ dữ liệu cảm biến thô đến những hiểu biết sâu sắc về quy trình sản xuất. Bạn sẽ học cách xây dựng các mô hình phát hiện bất thường (Anomaly Detection), dự đoán tuổi thọ còn lại của máy móc (RUL - Remaining Useful Life) và chẩn đoán lỗi thiết bị bằng Python. Đây là tài liệu cốt lõi dành cho các kỹ sư muốn tối ưu hóa hiệu suất vận hành và giảm thiểu tối đa chi phí dừng máy ngoài kế hoạch.

5 Điểm Vàng của cuốn sách:

• Ứng dụng công nghiệp thực thụ: Tập trung giải quyết các bài toán thực tế của thiết bị quay, hệ thống thủy lực và quy trình hóa học.

• Xử lý dữ liệu cảm biến (IoT Data): Kỹ thuật làm sạch và trích xuất đặc trưng từ dữ liệu chuỗi thời gian (Time-series) bị nhiễu.

• Mô hình dự báo tuổi thọ (RUL): Hướng dẫn xây dựng các thuật toán dự đoán chính xác thời điểm máy móc cần được bảo trì.

• Phát hiện bất thường sớm: Sử dụng học máy không giám sát để nhận diện các dấu hiệu hỏng hóc tiềm ẩn ngay từ giai đoạn sơ khai.

• Python thực chiến: Sử dụng các thư viện mạnh mẽ như Scikit-learn, Pandas, và các thư viện chuyên sâu cho phân tích tín hiệu.

🔹 Thông số cơ bản:

• Tác giả: Ankur Kumar, Jesus Flores-Cerrillo.

• Năm xuất bản: 2022.

• Định dạng: Tiếng Anh chuyên ngành (Industrial AI, Predictive Maintenance & Python).

🔹 3 Phiên bản sách hiện có tại 89ebook:

• 📖 Sách in Premium: Bìa mềm, giấy in cao cấp, các biểu đồ tần số, tín hiệu rung động và sơ đồ quy trình được in cực kỳ rõ nét.

• 🌍 Bản quốc tế: Ấn bản chuẩn gốc từ Springer, được tin dùng bởi các kỹ sư tại các tập đoàn sản xuất hàng đầu thế giới.

• 💻 Ebook: File PDF chất lượng cao, bản quyền 89ebook, hỗ trợ tra cứu nhanh các mã nguồn xử lý dữ liệu cảm biến.

🔹 Bảo hành & Chính sách: ✅ Bảo hành sách, lỗi đổi 1-1 trong 90 ngày kể từ ngày nhận.