AI for Industrial Maintenance : Predictive Failure Detection and Asset Intelligence in Manufacturing
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Sep 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - What if your machines could tell you they were about to fail before they actually did For decades, manufacturing teams have battled unexpected breakdowns, costly downtime, and maintenance schedules that often felt more like educated guesswork than science. Today, artificial intelligence is changing the rules of the game-and the smartest factories are listening. In AI for Industrial Maintenance: Predictive Failure Detection and Asset Intelligence in Manufacturing, I explore how AI, machine learning, Industrial IoT, digital twins, and advanced analytics are transforming maintenance from a reactive headache into a strategic advantage. Don't worry-this isn't a book filled with impossible equations, robotic jargon, or futuristic promises that belong in a science fiction movie. Instead, you'll discover practical insights, real-world concepts, and proven strategies that help manufacturers predict failures, optimize asset performance, and make smarter decisions with data. Whether you're a maintenance engineer, plant manager, operations leader, manufacturing executive, reliability professional, data analyst, or technology enthusiast, this book provides a clear roadmap for understanding and applying AI-powered maintenance systems in modern industrial environments. Inside, you'll learn how to: - Understand the shift from reactive and preventive maintenance to predictive maintenance- Identify common equipment failure patterns and risk factors- Build effective industrial data ecosystems for AI initiatives- Use sensors, Industrial IoT, and condition monitoring technologies- Prepare maintenance and operational data for machine learning- Develop predictive failure detection models and anomaly detection systems- Estimate remaining useful life for critical equipment- Leverage asset intelligence for better performance and lifecycle management- Integrate digital twins into maintenance strategies- Automate maintenance planning and decision-making processes- Deploy AI solutions across manufacturing environments- Address cybersecurity, governance, and ethical AI considerations>Along the way, you'll discover that predictive maintenance isn't just about preventing breakdowns-it's about unlocking hidden value, improving operational efficiency, reducing costs, increasing safety, and giving your organization a competitive edge. Machines may not be able to complain about Mondays, but thanks to AI, they can finally tell us when they're having a bad day. If you're ready to harness the power of artificial intelligence, predictive analytics, machine learning, and asset intelligence to build smarter, more resilient manufacturing operations, this book will show you where to start and how to move forward with confidence. The future of industrial maintenance isn't reactive. It's predictive, intelligent, and already here.…
N° de ref. del artículo 9798174598737
- Título
- AI for Industrial Maintenance : Predictive Failure Detection and Asset Intelligence in Manufacturing
- Autor
- Auren Veykor
- Editorial
- Independently Published Sep 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798174598737
- Peso del artículo
- 339 gramos
- Dimensiones
- 279x216x8 mm
For decades, manufacturing teams have battled unexpected breakdowns, costly downtime, and maintenance schedules that often felt more like educated guesswork than science. Today, artificial intelligence is changing the rules of the game—and the smartest factories are listening.
In AI for Industrial Maintenance: Predictive Failure Detection and Asset Intelligence in Manufacturing, I explore how AI, machine learning, Industrial IoT, digital twins, and advanced analytics are transforming maintenance from a reactive headache into a strategic advantage.
Don't worry—this isn't a book filled with impossible equations, robotic jargon, or futuristic promises that belong in a science fiction movie. Instead, you'll discover practical insights, real-world concepts, and proven strategies that help manufacturers predict failures, optimize asset performance, and make smarter decisions with data.
Whether you're a maintenance engineer, plant manager, operations leader, manufacturing executive, reliability professional, data analyst, or technology enthusiast, this book provides a clear roadmap for understanding and applying AI-powered maintenance systems in modern industrial environments.
Inside, you'll learn how to:
• Understand the shift from reactive and preventive maintenance to predictive maintenance
• Identify common equipment failure patterns and risk factors
• Build effective industrial data ecosystems for AI initiatives
• Use sensors, Industrial IoT, and condition monitoring technologies
• Prepare maintenance and operational data for machine learning
• Develop predictive failure detection models and anomaly detection systems
• Estimate remaining useful life for critical equipment
• Leverage asset intelligence for better performance and lifecycle management
• Integrate digital twins into maintenance strategies
• Automate maintenance planning and decision-making processes
• Deploy AI solutions across manufacturing environments
• Address cybersecurity, governance, and ethical AI considerations
• Prepare for the future of autonomous maintenance and intelligent factories
Along the way, you'll discover that predictive maintenance isn't just about preventing breakdowns—it's about unlocking hidden value, improving operational efficiency, reducing costs, increasing safety, and giving your organization a competitive edge.
Machines may not be able to complain about Mondays, but thanks to AI, they can finally tell us when they're having a bad day.
If you're ready to harness the power of artificial intelligence, predictive analytics, machine learning, and asset intelligence to build smarter, more resilient manufacturing operations, this book will show you where to start and how to move forward with confidence.
The future of industrial maintenance isn't reactive. It's predictive, intelligent, and already here.
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