Industrial intelligence is the most

Industrial intelligence is the most popular issue in the industry. Building models based on the different conditions of each algorithm can significantly increase production efficiency and reduce costs. On the other hand, Prevention of machine downtime is the most important part of industrial intelligence as well. This study believes that reducing downtime can improve efficiency and reduce costs. So we simulate this situation and predict base on different unit time by means of Markov chain as well as Hidden Markov Model. The Markov chain can show which idle reason may cause the machine to malfunction. In addition, Hidden Markov models can help managers arrange personnel and prevent potential failures based on past status sequences. Therefore, This study concludes the accuracy upper 86 percent, so the research can help the managers to make decision and improve production efficiency.

Results (Thai) 1:

หน่วยสืบราชการลับอุตสาหกรรมเป็นปัญหาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรม การสร้างแบบจำลองขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่แตกต่างกันของแต่ละขั้นตอนวิธีการอย่างมีนัยสำคัญสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและลดต้นทุน บนมืออื่น ๆ , การป้องกันของการหยุดทำงานของเครื่องเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของความฉลาดทางอุตสาหกรรมได้เป็นอย่างดี การศึกษาครั้งนี้เชื่อว่าการลดการหยุดทำงานสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและลดค่าใช้จ่าย ดังนั้นเราจึงจำลองสถานการณ์นี้และคาดการณ์ฐานในหน่วยเวลาที่แตกต่างกันโดยวิธีการของห่วงโซ่มาร์คอฟเช่นเดียวกับที่ซ่อนมาร์คอฟรุ่น ห่วงโซ่มาร์คอฟสามารถแสดงเหตุผลที่ไม่ได้ใช้งานอาจทำให้เครื่องทำงานผิดปกติ นอกจากนี้รูปแบบที่ซ่อนมาร์คอฟจะช่วยให้ผู้จัดการจัดบุคลากรและป้องกันความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นตามลำดับสถานะที่ผ่านมา ดังนั้นการศึกษานี้สรุปความถูกต้องบนร้อยละ 86,

Results (Thai) 2:

ข่าวกรองอุตสาหกรรมเป็นปัญหาที่นิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรม รูปแบบการสร้างขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่แตกต่างกันของแต่ละอัลกอริธึมสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและลดต้นทุนได้อย่างมาก ในทางกลับกันการป้องกันการหยุดทำงานของเครื่องเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของข่าวกรองอุตสาหกรรมเช่นกัน การศึกษานี้เชื่อว่าการลดการหยุดทำงานสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและลดต้นทุน. ดังนั้นเราจึงจำลองสถานการณ์นี้และคาดการณ์ฐานในเวลาที่แตกต่างกันของหน่วยโดยวิธีการของห่วงโซ่ Markov เช่นเดียวกับที่ซ่อน Markov รุ่น โซ่ Markov สามารถแสดงเหตุผลที่ไม่ได้ใช้งานอาจทำให้เครื่องเกิดความผิดปกติ นอกจากนี้รุ่น Markov ที่ซ่อนอยู่สามารถช่วยผู้จัดการจัดเรียงบุคลากรและป้องกันความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นตามลำดับสถานะที่ผ่านมา ดังนั้นการศึกษานี้จะสรุปความถูกต้อง๘๖เปอร์เซ็นต์เพื่อให้การวิจัยสามารถช่วยผู้จัดการในการตัดสินใจและปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต

Results (Thai) 3:

ปัญญาอุตสาหกรรมเป็นปัญหาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรม แบบจำลองที่ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของเงื่อนไขที่แตกต่างกันของแต่ละขั้นตอนวิธีสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตและลดต้นทุน บนมืออื่นๆที่ป้องกันไม่ให้เครื่องหยุดทำงานเป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญของปัญญาอุตสาหกรรม งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่าการลดเสียก่อนสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน ดังนั้นเราจึงใช้โซ่มาร์คอฟและแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟเพื่อจำลองสถานการณ์นี้และขึ้นอยู่กับหน่วยเวลาที่แตกต่างกัน ห่วงโซ่มาร์คอฟสามารถแสดงเหตุผลที่ไม่ได้ใช้งานอาจทำให้เกิดความล้มเหลวของเครื่อง นอกจากนี้แบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟสามารถช่วยให้ผู้จัดการจัดบุคลากรและป้องกันความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นจากลำดับสถานะที่ผ่านมา ดังนั้นข้อสรุปที่ได้จากการศึกษานี้คือความถูกต้องสูงสุดถึง 86 เปอร์เซ็นต์ข้างต้นซึ่งจะช่วยให้ผู้บริหารในการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพ