预测性维护正逐步成为企业降本增效的核心手段,通过数据驱动的故障预警逻辑框架,可以预测设备是否正常运行,提前预警并避免损失。案例中,通过振动传感器采集数据,发现轴承故障,通过随机森林模型建立预警系统,成功避免了重大损失。
在工业4.0的浪潮下,设备管理正经历深刻变革,借助智能系统实现设备保养计划自动化生成与高效执行,助力企业降本增效。系统通过多维数据分析,精准适配每台设备,实现资源合理配置,避免停机损失。同时,自动派发任务,实现无缝执行。
在工业领域,设备就如同企业的 “心脏”,设备的稳定运行关乎企业的生产效率与经济效益。传统的设备维护方式,往往是在故障发生后才进行维修,这就好比人得了病才去治疗,不仅会导致生产中断,还可能造成巨大的经济损失。而设备预测性维护,就像是给设备做 “体检”,提前发现潜在问题,将故障消灭在萌芽状态,实现从 “被动维修” 到 “主动预警” 的转变。