Artificial Intelligence Techniques for Industrial Predictive Maintenance: A Systematic Review of Recent Advances
Notice bibliographique
Résumé
Modern industrial operations are under growing pressure to maximize asset performance, reduce expensive downtime, and improve safety.Exploiting progress in sensor technology and data analytics, Predictive Maintenance (PdM) presents a forward-looking maintenance strategy, moving past conventional reactive or scheduled approaches.This review explores the innovative use of Artificial Intelligence (AI), encompassing Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL), to significantly boost PdM efficiency.Drawing upon a methodical analysis of 29 peer-reviewed articles from the last decade, this review consolidates the current landscape, major trends, obstacles, and future outlook regarding the deployment of AI methods for industrial Predictive Maintenance.The analysis indicates a significant tendency towards utilizing DL techniques for sophisticated tasks such as Remaining Useful Life (RUL) estimation and anomaly identification.Developing fields include employing Deep Reinforcement Learning (DRL) for optimal maintenance scheduling, methods for explainability (XAI) for fostering trust, and the convergence of PdM with data-driven production planning and emerging Digital Twins.Despite substantial advancements, significant hurdles remain concerning data quality and accessibility, model interpretability, scalability, system integration, and cybersecurity.This review offers a thorough, holistic overview for researchers and industry professionals, underscoring the game-changing possibilities of AI within PdM and pinpointing key domains that warrant deeper exploration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».