The Use of AI in Proactive Maintenance
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60162694%3AG43__%2F26%3A00564661" target="_blank" >RIV/60162694:G43__/26:00564661 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=11061248" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=11061248</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICMT65201.2025.11061298" target="_blank" >10.1109/ICMT65201.2025.11061298</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The Use of AI in Proactive Maintenance
Popis výsledku v původním jazyce
Proactive maintenance represents a key approach to increasing the efficiency and reliability of technical systems. This article focuses on the use of artificial intelligence (AI) in the field of predictive maintenance, with an emphasis on machine learning and deep neural networks. First, we introduce current maintenance strategies and their evolution, followed by a discussion of the role of the Internet of Vehicles (IoV) in data collection and analysis. We then describe AI approaches in detail, including machine learning and deep learning methods, which enable the prediction of failures and optimization of maintenance. Finally, we summarize the benefits of using AI in proactive maintenance and discuss future challenges in this field.
Název v anglickém jazyce
The Use of AI in Proactive Maintenance
Popis výsledku anglicky
Proactive maintenance represents a key approach to increasing the efficiency and reliability of technical systems. This article focuses on the use of artificial intelligence (AI) in the field of predictive maintenance, with an emphasis on machine learning and deep neural networks. First, we introduce current maintenance strategies and their evolution, followed by a discussion of the role of the Internet of Vehicles (IoV) in data collection and analysis. We then describe AI approaches in detail, including machine learning and deep learning methods, which enable the prediction of failures and optimization of maintenance. Finally, we summarize the benefits of using AI in proactive maintenance and discuss future challenges in this field.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20301 - Mechanical engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2025 10th International Conference on Military Technologies, ICMT 2025 - Proceedings
ISBN
979-8-3315-2338-1
ISSN
—
e-ISSN
2996-4474
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Místo vydání
—
Místo konání akce
Brno, Czech Republic
Datum konání akce
27. 5. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
001545807300041