预测性维护系统通过在设备上安装各类传感器，实时采集设备运行数据，利用机器学习算法分析设备健康状态，提前预测可能发生的故障。系统能够在故障发生前发出预警，指导维护人员提前准备备件和维护计划，避免突发停机，大幅降低维护成本，延长设备使用寿命。
多维度采集设备运行数据，振动、温度、电流等
高频实时数据采集，确保数据完整准确
机器学习模型，智能预测设备故障
设备健康度评分，直观展示设备状态
自动生成维护计划，优化维护资源配置
故障案例库，辅助快速诊断和维修
设备基线数据采集
传感器部署与调试
AI模型训练与验证
系统集成与测试
试运行与模型优化
正式上线与持续改进
关键设备故障率降低65%，年节省维护成本800万元
非计划停机时间减少80%，生产效率显著提升
设备寿命延长35%，投资回报效益显著