设备预测性维护和异常检测系统设计方案
文章大纲
- 系统架构设计
- 核心模块实现方案
- 1. **数据采集与存储层**
- 2. **数据处理管道**
- 3. **设备评分卡模型**
- 4. **异常检测模块**
- 5. **预测性维护决策引擎**
- 关键算法实现参考
- 1. **评分卡模型优化**
- 2. **异常检测创新方法**
- 系统部署架构
- 制造业如半导体领域特殊考量
- 评估与优化指标
- 实施路线图
- 参考文献
- 本人系列文章
- 论文与开源实现参考
- 📄 一、arXiv论文推荐（评分模型与创新方法）
- 💻 二、GitHub开源实现（工业级评分系统）
- 1. **Predictive-Maintenance基础框架**
- 2. **SageMaker+XGBoost实时评分系统**
- 3. **Azure深度学习评分模型（LSTM）**
- 4. **轻量级随机森林评分卡**
- 🔍 三、关键技术与数据资源
- 💎 总结建议
以下是为半导体测试设备预测性维护和异常检测系统设计的完整方案，结合评分卡模型和异常检测算法：