在已往几十年中，随着种种大型系统性能的日益提高以及庞大性和集成度的急剧增加，使得重要装备的维修包管用度也急剧增加，古板模式下带来的巨大财力、物力和人力的泯灭让相关企业愈加难以担负。通过近十年来，以机械学习为代表的人工智能技术生长迅猛，在学术界和工业界都发挥着巨大的实用价值，正在成为故障预测与健康治理技术对重要突破口，该技术是对古板方法的革新与完善，极大降低企业担负。

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凯发k8国际?Sentosa数据科学与机械学习平台，通过对要害设备在庞大系统情况下的海量历史数据进行数据挖掘和机械学习训练，预测设备未来健康状态。

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具体而言，针对设备自主健康治理引入Sentosa数据科学与机械学习平台主要通过业界主流先进的图形化“拖拉拽”提供端到端数据剖析与建模能力，通过平台内数据预处理算法、自动特征工程算法、主流机械学习与深度学习算法、模型自动训练要领，最终实现面向设备的多算法联合诊断与智能诊断模型开发。再将算法模型从平台中导出并集成到设备现有的治理系统中，进行状态参数准确预测及故障的准确预测，形成智能化的设备自主健康治理。