18、AIoT产品与解决方案设计全解析

AIoT产品与解决方案设计全解析

1. 关键里程碑

在AIoT产品和实体产品的开发过程中,存在多个关键里程碑:
- 初始产品设计与架构(冲刺0的成果)
- 搭建用于测试实体产品的测试实验室
- 首个将实体产品与具备AIoT功能的数字特性相结合的端到端原型
- 最终原型/最小可行产品
- 标准作业程序(SOP)

此外,V - 冲刺适用于实体产品开发和AIoT开发。尽管实体产品开发在每个V - 冲刺结束时不太可能交付可发货的产品增量,但仍遵循相同的冲刺节奏。

对于数字设备运营商而言,其计划可能较少关注实体产品的开发和制造,而是更可能包含一个专门的工作流,用于管理将解决方案 retrofit 到现有实体资产上。

2. 用户体验(UX)视角

UX视角的目标是全面呈现产品或解决方案将如何被用户和其他利益相关者使用。良好的UX实践通常包括广泛的产品验证,如可用性测试、用户反馈、试点用户测试等。一个不错的起点通常是客户调查或访谈。对于具备AIoT功能的产品或解决方案,进行现场调查以更好地了解实体产品或资产的使用环境也是有意义的。

为确保整个设计过程中使用案例的现实性和一致性,应定义一组代表产品或解决方案典型用户的角色。回顾初始业务设计中的用户旅程有助于明确许多细节。此外,人机交互(HMI)设计、早期原型和线框也是UX视角的重要元素。

2.1 现场调查和利益相关者访谈

在IT项目中,进行利益相关者访谈以获取和验证需求是常见做法,这在AIoT产品/项目中同样适用。但AIoT项目有所不同,它涉及实体资产和特定场所,如工厂。需求在很大程度上取决于资产部署的环境类

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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