数据驱动的电机池

US Army tests AI & analytics that predict when vehicles need fixing

美国在釜山,韩国,布拉德利战车部队卸载作为半岛预定位计划的一部分。 (美国陆军照片由SPC。布赖恩·威利斯)

可能是什么,如果你的车告诉你什么时候需要修正吗?

采用人工智能和机器学习,你的车的计算机可能,有一天,分析你的驾驶习惯,并预测如果把它用于维修。此外,它会因素,例如发动机的年龄,体重,路况,油粘度,空闲时间,当然,里程变量,然后用先进的算法来预测的最佳时机了热身或改变正时皮带。

什么工作你的普锐斯能为一个战斗车辆工作。美国军方正在调查预测和预后维护其车队,使用AI和机器学习,遇事标志部件和系统打破他们之前。

“今天,如果东西坏了,我们解决这个问题,说:”库尔特·斯坦,500万彩票网高级顾问,物流和退休的美国陆军少将。 “这是我们所做的事情在军队很长一段时间的方式 - 被动维护。什么雷神试图与他们的新系统才成为失败的预见问题。“

雷声公司,该公司在数据分析和维护军事装备的专业知识,将展示数据驱动技术,以保持军队的车队正常停机时间最短运行。该公司合作,与多家商业公司从传感器上载诊断数据搭乘陆军已经布雷德利战车和M88恢复车辆,并预测设备故障防患于未然。

“过去的事情,我会想要做作为军领袖放在士兵布拉德利,他们送入危险之中,并有党的事情打破,”斯坦说。 “而事实上,我们可能已经把一个盒子上,其采用最新和最伟大的技术,连接到它,它可以给我讲的这个或那个组件将成为非经营性的未来。”

如果数据驱动系统信号的一部分可能会出现故障,修理或更换指挥官可以在行驶的前车受到损害整个。此外,它给人的指挥官他们的车辆的运行准备的更好的感觉。

“比方说,一个指挥官手头有十几布拉德利,但需要他们三个特定的任务,说:”凯文·弗雷泽,500万彩票网是物流和支持业务发展经理。 “你如何选择呢?今天,它的直觉......一个猜测。与实时数据,指挥官,可以选择车辆是最运营和任务做好了准备。“

数据驱动的系统,有助于降低也为前沿部署的地区供应链和后勤足迹,或“边缘”,因为它叫。

“今天,军队使用的历史数据来选择哪些部分应让与他们,说:”虎豹kievenaar,系统和解决方案的任务雷声公司业务发展经理。 “随着人工智能,机器学习和分析,军队维护者可以预测他们会真正需要的。相反,沿部分120拖动的需要,他们可能只需要80份。这将是零部件和他们所需要的,不只是好有。“

同时该技术能够阻止具有军队免受不必要的预防性维护做,节省时间和金钱。每布拉德利得到了每周例行维护检查加上季度,半年度和年度检查。

“我们知道以不同的速率不同部分失败根据不同的环境和操作的类型它的开展,” kievenaar说。 “如果你在沙漠中的时候,我们知道沙ITS注意到关于组件收费的,如果你正在做的射击操作,火控系统,你会失败得更快。现在,对那些知情和时需要修正什么我们就得数据来做出决定。“

同时节省成本,效率和更小的占地面积后勤是新技术的所有优点,任务准备和士兵的安全是首要任务。

“如果你知道一个组件可能破根据病史,分析,数据和事实,然后做你想要把一个士兵伤害的方式在车辆或者你要使用不同的车辆或你想换出这成分?“斯坦说。 “在某些情况下,你必须去与你有什么,但我认为ESTA提供领导能力与更好的信息,从而可以做出是否知情,他们决定派遣士兵投入战斗。”

发布时间:2020年9月3日
最后更新日期:2020年2月26日