Рекомендаційні системи в задачах технічного обслуговування промислового обладнання
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
This paper examines the application of recommendation system approaches to industrial equipment maintenance tasks. The main methods of generating recommendations, including collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid approaches, are analyzed in the context of predictive maintenance. Key data sources for building recommendation models in industrial monitoring systems are identified. The feasibility of using recommendation systems to automate maintenance decision-making for equipment in the context of Industry 4.0 is substantiated.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Пакула А. А., Пакула А. А., Гармаш В. В. Рекомендаційні системи в задачах технічного обслуговування промислового обладнання // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28792.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (10)
- Carvalho T. P., Soares F. A., Vita R., Francisco R., Basto J., Alcal S. A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance. Computers & Industrial Engineering, vol. 137, 2019. DOI: 10.1016/j.cie.2019.106024.
- Mobley R. K. An Introduction to Predictive Maintenance. 2nd ed. Butterworth-Heinemann, 2002. 437 p.
- Zonta T., da Costa C. A., da Rosa Righi R., de Lima M. J., da Trindade E. S., Li G. P. Predictive maintenance in the Industry 4.0: A systematic literature review. Computers & Industrial Engineering, vol. 150, 2020. DOI: 10.1016/j.cie.2020.106889.
- Segaran T. Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications. O'Reilly Media, 2007. 368 p.
- Koren Y., Bell R., Volinsky C. Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer, vol. 42, no. 8, pp. 30–37, 2009. DOI: 10.1109/MC.2009.263.
- Lops P., de Gemmis M., Semeraro G. Content-based recommender systems: State of the art and trends. Recommender Systems Handbook. Springer, 2011, pp. 73–105.
- Bengio Y., Goodfellow I., Courville A. Deep Learning. The MIT Press, 2016. 800 p.
- Peji Bach M., Topalovi A., Krsti ., Ivec A. Predictive Maintenance in Industry 4.0 for the SMEs: A Decision Support System Case Study Using Open-Source Software. Designs, vol. 7, no. 4, 2023. DOI: 10.3390/designs7040098.
- Ran Y., Zhou X., Lin P., Wen Y., Deng R. A survey of predictive maintenance: Systems, purposes and approaches. arXiv preprint arXiv:1911.07383, 2019.
- Hector I., Panjanathan R. Predictive maintenance in Industry 4.0: a survey of planning models and machine learning techniques. PeerJ Computer Science, vol. 10, 2024. DOI: 10.7717/peerj-cs.2016.