作者
秦小翠
文章摘要
预测性维护作为智能制造系统中的关键环节，通过实时监控和分析设备状态数据来预测潜在故障，从而实现提前干预以减少停机时间及维修成本。本文探讨了基于大数据分析、物联网（IoT）技术以及机器学习算法的预测性维护实现方法，旨在提高制造系统的可靠性和效率。首先分析了当前制造业面临的挑战，随后详细介绍了预测性维护的技术框架及其实施步骤，包括数据采集、特征提取、模型构建与验证等。采用先进的预测性维护策略能够显著降低生产中断的风险，同时优化资源分配。
文章关键词
预测性维护；智能制造；大数据分析；物联网；机器学习
参考文献
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