Porównanie algorytmów TensorFlow, XGBoost, LightGBM i CatBoost w wykrywaniu awarii w systemach MES. Praktyczne zastosowania, analiza danych czasowych i tabelarycznych oraz wydajność pod kątem szybkości i zasobów obliczeniowych.

Praktyczne wykorzystanie algorytmów XGBoost, LightGBM i CatBoost w systemach MES do wykrywania awarii. Opis metod analizy danych, klasyfikacji stanów maszyn (produkcja, awaria, postój planowany i nieplanowany) oraz implementacji powiadomień w czasie rzeczywistym, minimalizujących przestoje.