预测性维护案例：工业设备智能运维🔧
预测性维护（Predictive Maintenance）是工业4.0时代的核心技术之一，通过传感器数据采集与机器学习算法，实现设备故障的提前预警与维护优化。以下是典型应用场景与技术实现要点：
应用场景📊
- 风力涡轮机：通过振动传感器监测叶片磨损，避免突发停机
- 高铁轴承：利用温度与压力数据预测轴承寿命，减少维护成本
- 生产线设备：实时分析运行状态，动态调整维护计划
技术实现🤖
- 数据采集：部署IoT传感器网络，收集设备运行参数
- 特征工程：提取时域/频域特征，构建故障诊断模型
- 模型训练：使用时序预测算法（如LSTM）进行故障预测
- 预警系统：集成可视化看板，实时展示设备健康状态