Revolutionizing System Reliability: The Role of AI in Predictive Maintenance Strategies

随着人工智能（AI）的整合，分布式系统维护的格局正在快速演变。此外，随着计算连续系统的复杂性加剧，AI 在预测性维护（Pd.M.）中的作用变得越来越关键。本文重点介绍了可扩展 AI 技术的组合在计算连续体中的 Pd.M. 的现状。鉴于传统维护实践在面对日益复杂和异构的计算连续体系统时的局限性，本研究探讨了如何利用 AI，特别是机器学习和神经网络，来增强 Pd.M. 策略。该调查包括对现有文献的全面审查，重点介绍了该领域的关键进展、方法和案例研究。它批判性地审查了 AI 在提高系统故障预测准确性和优化维护计划方面的作用，从而有助于减少停机时间并增强系统寿命。通过综合该领域最新进展的发现，本文提供了关于实施基于 AI 的预测性维护的有效性和挑战的见解。它强调了维护实践在技术进步和计算连续体系统日益复杂的情况下的演变。本调查得出的结论对于从业人员和研究人员理解分布式系统中 Pd.M. 的当前格局和未来方向至关重要。它强调了在 AI 时代趋势下，需要继续研究和发展这一领域，指向更智能、高效和经济的维护解决方案。

本论文旨在探讨人工智能在预测性维护中的应用，以提高系统故障预测准确性和维护计划的优化。

论文提出了使用可扩展的人工智能技术，特别是机器学习和神经网络，来增强预测性维护策略的方法。

论文综述了现有文献中的关键进展、方法和案例研究，探讨了人工智能在预测性维护中的作用，强调了维护实践在技术进步和计算连续系统日益复杂的情况下的演变，指出了人工智能驱动的预测性维护的有效性和挑战。

最近的相关研究包括“基于深度学习的预测性维护方法”、“分布式系统中的自适应预测性维护”等。