预测性维护系统：让设备“未卜先知”

预测性维护系统：让设备“未卜先知”

在工业4.0的浪潮中，设备管理正在向智能化转型。传统的设备维护方式，要么是定期维护（时间消耗大），要么是被动维修（问题发生后再处理）。这种方式效率低下且成本高昂。而预测性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）则为设备管理提供了一条高效、智能的新路径。通过人工智能和机器学习，设备可以实现“未卜先知”，提前预警问题，优化资源配置。

本文将深入探讨预测性维护系统的原理与实现，并通过Python代码示例，带大家了解其背后的技术逻辑。

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什么是预测性维护？

预测性维护是一种基于数据分析的维护策略，通过实时监测设备运行状态，结合历史数据和机器学习算法，预测设备可能发生的故障或性能下降。其目标是：

1. 减少非计划停机：提前发现问题，避免设备突然故障导致的生产中断。
2. 降低维护成本：只在必要时维护，避免过度维护。
3. 延长设备寿命：及时发现潜在问题，减少设备磨损。

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预测性维护的技术原理