智能预测维护：让设备“未卜先知”，减少宕机烦恼

智能预测维护：让设备“未卜先知”，减少宕机烦恼

1. 引言：设备维护的痛点与出路

在工业生产和自动化领域，设备故障一直是令人头疼的问题。设备一旦故障，轻则影响生产效率，重则造成严重损失，甚至带来安全隐患。传统的设备维护方式主要有两种：

• 被动维护（Reactive Maintenance）：设备坏了才修，宕机时间长，损失不可估量。
• 定期维护（Preventive Maintenance）：按照计划定期检修，但过度维护浪费资源，而间隔太长可能仍然发生故障。

有没有更聪明的方法？答案是 “预测性维护（Predictive Maintenance）”，也就是用 人工智能+数据分析 提前预测设备何时可能出问题，然后精准维护。

今天，我们就用 Python + 机器学习，实战演示如何基于传感器数据实现设备的智能预测维护！

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2. 预测性维护的核心：数据驱动智能决策