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智能预测维护:让设备“未卜先知”,减少宕机烦恼

1. 引言:设备维护的痛点与出路

在工业生产和自动化领域,设备故障一直是令人头疼的问题。设备一旦故障,轻则影响生产效率,重则造成严重损失,甚至带来安全隐患。传统的设备维护方式主要有两种:

  • 被动维护(Reactive Maintenance):设备坏了才修,宕机时间长,损失不可估量。
  • 定期维护(Preventive Maintenance):按照计划定期检修,但过度维护浪费资源,而间隔太长可能仍然发生故障。

有没有更聪明的方法?答案是 “预测性维护(Predictive Maintenance)”,也就是用 人工智能+数据分析 提前预测设备何时可能出问题,然后精准维护。

今天,我们就用 Python + 机器学习,实战演示如何基于传感器数据实现设备的智能预测维护!


2. 预测性维护的核心:数据驱动智能决策

http://www.dtcms.com/wzjs/259449.html

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