预测性维护和基于传感器的监控

1/1预测性维护和基于传感器的监控第一部分预测性维护的概念和意义 2第二部分基于传感器的监测技术及其优势 5第三部分故障模式识别和预测算法 8第四部分实时数据分析与异常检测 10第五部分预警和响应机制的建立 15第六部分维护决策的优化和执行 17第七部分预测性维护的实施和效益 20第八部分未来发展趋势和研究方向 22

第一部分预测性维护的概念和意义关键词关键要点预测性维护的概念

1.预测性维护是一种主动维护策略，旨在在设备故障发生之前识别和解决潜在问题。它利用传感器数据、人工智能和机器学习来监测设备运行状况，并预测未来的故障可能性。

2.预测性维护通过及时检测异常，避免非计划停机，从而提高设备可用性。它还可以优化维护计划，减少不必要的维修，降低维护成本。

3.预测性维护的实施涉及传感器集成、数据采集和分析、模型开发和故障预测等多个步骤。

预测性维护的意义

1.提高生产效率：预测性维护最大限度地减少停机时间并提高设备可用性，从而优化生产流程并增加产量。

2.节省成本：它可以通过避免不必要的维修并延长设备使用寿命来降低维护成本。此外，减少停机时间可以节省生产损失。

3.优化决策：预测性维护提供数据驱动的见解，帮助维护团队根据设备状况做出明智的决策。这可以提高维护计划的效率，并优化资源分配。预测性维护的概念和意义

定义

预测性维护是一种维护策略，通过不断监测和分析资产状况数据，预测潜在故障并制定预防性措施，以最大程度地减少意外停机时间，延长设备使用寿命和优化整体效率。

原理

预测性维护基于以下原理：

*机器故障表现出可预测的模式：机器故障往往逐步发展，逐步出现细微的征兆和异常。

*监测和分析这些征兆：通过传感器、物联网（IoT）设备和数据分析技术，可以监测和分析资产健康状况数据，识别这些征兆。

*预测故障发生：通过机器学习、统计建模和其他分析技术，可以建立模型以预测未来故障，甚至在它们发生之前就能识别它们。

意义

预测性维护为企业提供了以下重要优势：

*提高设备可靠性：通过预测和预防故障，预测性维护可以显着提高设备可靠性，减少意外停机时间。

*延长设备使用寿命：及早识别和解决问题可以延长设备使用寿命，避免计划外更换和维修。

*优化维护计划：预测性维护信息有助于优化维护计划，在故障发生前执行必要的维护任务。

*降低维护成本：通过防止故障和优化维护，预测性维护可以显着降低维护成本。

*提高生产力：减少停机时间和提高设备可靠性可以提高生产力，提高产出和利润。

*提高安全性：预测性维护可以识别潜在的安全隐患，从而提高工作场所安全性。

关键技术

预测性维护的关键技术包括：

*传感器和物联网设备：用于收集和传输资产状况数据。

*数据分析技术：用于分析数据、识别异常并预测故障。

*机器学习（ML）和人工智能（AI）：用于建立预测模型和识别模式。

*云计算：用于存储和处理大数据。

*移动应用程序：用于访问维护信息和更新维护任务。

实施预测性维护

实施预测性维护涉及以下步骤：

*确定关键资产：识别对业务至关重要的资产，并优先考虑监测它们。

*选择适当的传感器和监测系统：选择能够收集和传输相关资产状况数据的传感器和系统。

*建立数据分析基础设施：建立数据存储、分析和预测平台。

*应用预测算法：使用ML和AI技术开发预测模型。

*制定预防性维护计划：基于预测结果制定预防性维护任务。

*培训和人员：培训团队成员理解预测性维护概念并有效使用系统。

*持续改进：定期审查和更新预测模型，以提高准确性和可靠性。

行业应用

预测性维护已被广泛应用于各种行业，包括：

*制造业

*电力公用事业

*航空航天

*运输

*石油和天然气

*医疗保健

结论

预测性维护是一种变革性的维护策略，通过预测故障和制定预防性措施，有助于企业提高设备可靠性、延长设备使用寿命、优化维护计划、降低维护成本、提高生产力和安全性。随着传感器、数据分析和人工智能技术的不断发展，预测性维护将继续在各种行业发挥至关重要的作用。第二部分基于传感器的监测技术及其优势关键词关键要点1.振动监测：

-测量设备中振动水平，识别异常模式，预测潜在故障。

-通过传感器安装在关键设备部件上，提供实时数据，允许早期故障检测。

-适用于旋转机械、风扇、泵和压缩机等资产。

2.温度监测：

基于传感器的监测技术

基于传感器的监测利用传感器收集和分析机器和设备的实时数据，以识别潜在故障并预测未来维护需求。

传感器的类型

用于监测的传感器包括：

*振动传感器：检测机器振动，识别异常振动模式。

*温度传感器：监控设备的温度变化，检测过热或冷却问题。

*压力传感器：测量系统内的压力，检测泄漏或堵塞问题。

*电流传感器：测量电动机的电流消耗，识别负载变化或电气故障。

*超声波传感器：利用超声波脉冲检测泄漏或异常噪音。

*光纤传感器：通过光纤电缆传输光信号，用于远程监测和设备内部检测。

基于传感器的监测的优势

基于传感器的监测提供以下优势：

*实时监测：传感器提供持续的数据流，使操作员能够实时识别异常情况。

*早期故障检测：通过分析数据模式，可以预测或检测故障，在故障造成重大问题之前采取纠正措施。

*提高设备效率：通过优化操作参数和预测性维护，基于传感器的监测可以提高设备效率和可靠性。

*减少意外停机：通过早期故障检测，可以安排计划性维护，避免意外停机和生产损失。

*延长设备寿命：通过预测性维护和故障预防，基于传感器的监测可以延长设备寿命和降低维护成本。

*优化维护策略：基于传感器的监测提供数据和见解，帮助优化维护策略，减少过度维护和延长维护间隔。

*提高安全性：通过监测关键设备，可以及早发现安全隐患，防止事故发生。

*降低运营成本：通过提高设备效率和减少意外停机，基于传感器的监测可以降低整体运营成本。

数据分析和云计算

基于传感器的监测产生大量数据，需要数据分析和云计算来处理和解释数据。先进的数据分析技术，如机器学习和人工智能，可以识别数据模式并预测未来故障。云计算平台提供存储和计算资源，使组织能够大规模分析数据并存储历史记录以进行趋势分析。

实施考虑因素

实施基于传感器的监测系统时需要考虑以下因素：

*传感器的选择：选择适合应用的适当类型和灵敏度的传感器至关重要。

*数据收集：建立可靠的数据收集机制至关重要，包括数据传输和存储策略。

*数据分析：开发数据分析算法和模型以识别异常情况并预测故障。

*警报和报告：设置警报并生成报告以通知操作员和维护人员潜在问题。

*集成：将基于传感器的监测系统与其他系统（例如CMMS、SCADA）集成以提高数据共享和整体维护管理。

结论

基于传感器的监测是预测性维护和资产管理的关键技术。通过实时监测、早期故障检测和数据分析，它赋予组织能力，使其能够优化设备性能，提高可靠性，降低成本并提高安全性。随着数据分析技术和云计算的发展，基于传感器的监测将继续在改善维护实践和实现工业4.0目标中发挥至关重要的作用。第三部分故障模式识别和预测算法故障模式识别和预测算法

1.故障模式识别

故障模式识别旨在识别设备和系统中存在的潜在故障模式。这些模式可以基于历史数据、制造商规范或工程经验。常用的故障模式识别技术包括：

*故障树分析(FTA)：一种自顶向下的方法，将系统分解成子系统和组件，识别可能导致系统故障的潜在故障。

*失效模式和影响分析(FMEA)：一种识别潜在故障模式及其对系统影响的方法。

*故障影响分析(FIA)：一种识别故障对系统性能和操作的影响的方法。

*维氏图：一种图形化工具，用于识别和分类故障模式。

2.预测算法

预测算法利用历史数据和实时传感器数据来预测设备或系统的未来故障。这些算法可以归类为：

2.1模型驱动算法

*物理模型：基于设备或系统的物理模型，利用传感器数据和物理定律来预测故障。

*统计模型：采用统计技术，如时间序列分析和回归分析，从历史数据中识别故障模式。

*机器学习模型：利用机器学习算法，如决策树、支持向量机和神经网络，从数据中学习并预测故障。

2.2数据驱动算法

*基于规则的系统：使用专家知识和经验制定的规则来预测故障。

*模糊推理系统：利用模糊逻辑和专家知识来预测故障。

*案例推理：基于相似性匹配，从过去的故障案例中预测未来的故障。

3.预测技术

常用的预测技术包括：

*剩馀使用寿命(RUL)：预测设备或系统在发生故障之前的剩余使用时间。

*故障时间预测(TTF)：预测故障发生的具体时间。

*故障概率预测(PFM)：预测在给定时间内故障发生的概率。

4.算法选择

选择最合适的故障模式识别和预测算法取决于：

*数据的可用性和质量

*故障模式的复杂性

*系统的关键性

*可接受的预测误差

5.应用

故障模式识别和预测算法广泛应用于各种行业，包括：

*制造业

*能源

*运输

*航空航天

*医疗保健

这些算法通过实现以下目标提高设备可靠性和可用性：

*及早故障检测：在故障造成严重后果之前识别潜在故障。

*优化维护计划：に基づいて予防保养をスケジュールし、予期せぬダウンタイムを回避する。

*改善生产率：機器が稼働している時間を最大化し、生産損失を削減する。

*安全性の向上：故障による怪我や事故のリスクを軽減する。

結論

故障模式识别和预测算法は、予測保全とセンサーベースの監視において重要な役割を果たす。これらのアルゴリズムは、機器とシステムの潜在的な故障パターンを特定し、将来の故障を予測することにより、信頼性、可用性、安全性を向上させます。第四部分实时数据分析与异常检测关键词关键要点实时数据流分析

1.实时监测来自传感器、物联网设备和其他来源的持续数据流，以识别模式、趋势和异常。

2.使用流处理技术，例如ApacheKafka和ApacheFlink，从高吞吐量数据源中提取见解。

3.结合机器学习算法和统计技术来分析实时数据并检测异常。

异常检测算法

1.利用监督式学习算法，如决策树和支持向量机，基于历史数据识别异常。

2.探索无监督式学习技术，例如聚类和孤立森林，在没有明确异常标签的情况下检测异常。

3.结合领域知识和工程特征来提高异常检测算法的准确性和可靠性。实时数据分析与异常检测

简介

实时数据分析与异常检测是预测性维护和基于传感器的监控的关键要素，使工程师能够识别和解决潜在问题，从而防止设备故障并最大限度延长正常运行时间。

实时数据分析

实时数据分析involvescollectingandprocessingdatafromsensorsinreal-timetogaininsightsintothecurrentstateofanasset.Thisdatacanincludemeasurementssuchastemperature,vibration,pressure,andflowrate.Byanalyzingthisdatainreal-time,engineerscanidentifytrendsandpatternsthatindicatepotentialissuesdeveloping.

异常检测

异常检测algorithmsareusedtoidentifypatternsindatathatdeviatefromtheexpectednorm.Thesealgorithmscanbeusedtodetectsuddenchangesinoperatingconditions,equipmentdegradation,orotheranomaliesthatmayindicateapotentialfailure.

MethodsforReal-TimeDataAnalysisandAnomalyDetection

Variousmethodsareemployedforreal-timedataanalysisandanomalydetection,including:

*Statisticalmethods:Thesemethodsusestatisticalmodelstoestablishabaselineofnormaloperatingconditionsanddetectdeviationsfromthisbaseline.

*Machinelearning:Machinelearningalgorithmscanbetrainedonhistoricaldatatoidentifypatternsandpredictfutureoutcomes.Thesealgorithmscanclassifyanomaliesthatdeviatefromthepredictedbehavior.

*Timeseriesanalysis:Timeseriesanalysistechniquesinvolveanalyzingsequentialdataovertimetoidentifytrendsandpatterns.Thesetechniquescandetectchangesinpatternsthatmayindicateanomalies.

BenefitsofReal-TimeDataAnalysisandAnomalyDetection

*Earlydetectionofpotentialfailures:Earlyidentificationofdevelopingissuesallowsforproactivemaintenance,preventingcatastrophicfailuresandminimizingdowntime.

*Reducedmaintenancecosts:Byidentifyingpotentialproblemsearlyon,maintenancecanbescheduledandperformedasneeded,reducingtheneedforunplannedrepairsoremergencymaintenance.

*Improvedequipmentperformance:Bymonitoringequipmentperformanceinreal-time,engineerscanidentifyfactorsthataffectefficiencyandoptimizeoperatingparameterstoimproveoverallequipmenteffectiveness.

*Increasedsafety:Real-timemonitoringcandetecthazardousconditions,suchasexcessivevibrationortemperature,enablingimmediateactionstoensuresafety.

*Enhancedoperationalefficiency:Theinsightsgainedfromreal-timedataanalysiscaninformoperationaldecisionsandimproveresourceallocation,leadingtoincreasedefficiency.

ApplicationsofReal-TimeDataAnalysisandAnomalyDetection

Real-timedataanalysisandanomalydetectionhavenumerousapplicationsinvariousindustries,including:

*Manufacturing:Monitoringproductionlinesforanomalies,preventingdefectsandreducingdowntime.

*Powergeneration:Detectinganomaliesinturbinesandgeneratorstopreventcatastrophicfailures.

*Oilandgas:Monitoringpipelinesforleaksandcorrosion,ensuringsafeandefficientoperation.

*Healthcare:Monitoringpatientdatainreal-timetodetectmedicalemergenciesandimprovepatientoutcomes.

*Transportation:Monitoringvehiclesystemstoidentifypotentialmechanicalissuesandensuresafeoperation.

Challenges

*Dataquality:Ensuringdataaccuracyandintegrityiscrucialforeffectivereal-timedataanalysisandanomalydetection.

*Datavolume:Largeamountsofdataneedtobeprocessedinreal-time,requiringefficientdatamanagementandprocessingcapabilities.

*Algorithmselection:Selectingtheappropriatealgorithmforanomalydetectionisvitalforaccurateandtimelydetectionofpotentialfailures.

*Interpretationofresults:Analyzingandinterpretingtheresultsofanomalydetectionalgorithmsrequiresexpertiseanddomainknowledge.

Conclusion

Real-timedataanalysisandanomalydetectionplayacriticalroleinpredictivemaintenanceandbased-sensormonitoringbyenablingengineerstoproactivelyidentifypotentialissues.Byleveragingvariousmethodsandalgorithms,engineerscangainvaluableinsightsintotheperformanceoftheirassetsandtaketimelyactionstopreventfailuresandoptimizeoperations.第五部分预警和响应机制的建立关键词关键要点【预警和响应机制的建立】

1.建立预警门限和指标：

-根据传感数据和历史故障模式设置特定预警门限，例如振动、温度或电流值。

-定义明确的指标以跟踪设备健康状况并触发预警，例如设备效率、平均故障间隔时间(MTTF)和平均维修时间(MTTR)。

2.创建预警和通知系统：

-建立自动警报系统，在达到预警门限时向相关人员发送通知。

-考虑使用多通道通知机制，例如电子邮件、短信或移动应用程序，以确保及时响应。

3.制定响应计划：

-制定明确的响应计划，定义在收到预警后的行动步骤和责任。

-计划应包括故障排除、维修和预防措施的详细说明。

【改善预警和响应机制】

预警和响应机制的建立

在建立预测性维护和基于传感器的监控系统时，建立有效的预警和响应机制至关重要。这些机制使组织能够及时检测和响应设备和系统的异常情况，从而最大限度地减少停机时间、提高安全性并优化资产利用率。

预警策略

预警策略定义了触发预警的具体条件和阈值。这些阈值应基于对历史数据和行业最佳实践的分析，以准确识别潜在问题。常用的预警策略包括：

*规则阈值：当传感数据超过预定义的阈值时触发预警。

*趋势分析：当传感数据显示出异常趋势（例如，线性或指数增长）时触发预警。

*异常检测：使用机器学习或统计模型来识别与正常操作模式不同的异常情况。

*关联规则：当多个传感器的读数共同表明潜在问题时触发预警。

响应机制

一旦触发预警，需要制定明确的响应机制来指导运营团队采取适当的行动。响应机制应包括以下步骤：

*预警验证：验证预警的准确性，排除错误触发或环境因素的影响。

*问题识别：识别引起预警的根本问题，包括设备故障、工艺偏差或环境条件变化。

*解决方案制定：确定解决问题所需的行动，例如，安排维修、调整工艺参数或采取安全措施。

*行动实施：快速高效地实施解决方案，以防止进一步的损害或停机。

*问题复盘：记录和分析问题的原因、响应措施和改进领域，以提高未来的预警和响应能力。

关键成功因素

建立有效预警和响应机制需要考虑以下关键成功因素：

*清晰的目标：明确预警和响应机制的目标，例如，减少停机时间或提高安全性。

*数据质量：确保来自传感器的数据的准确性和可靠性。

*阈值优化：根据历史数据和行业最佳实践优化预警阈值，以平衡灵敏度和准确性。

*响应计划：制定明确的响应计划，包括具体步骤、负责人和所需资源。

*定期审查：定期审查预警和响应机制，并根据需要进行调整以提高效率和效力。

*持续改进：持续分析问题趋势和响应时间，并实施改进措施以优化整体系统性能。

案例研究

一家制造公司实施了预测性维护和基于传感器的监控系统，并建立了预警和响应机制。该系统持续监控设备振动、温度和工艺参数。

当传感数据显示出振动异常时，会触发预警。操作团队通过遵循响应计划验证预警，识别出轴承故障。他们安排了维修，并在部件失效前更换了轴承，从而防止了严重的机械故障和昂贵的停机。

该系统通过及时检测问题和引导快速响应，帮助这家制造公司显着减少了停机时间，提高了设备可靠性，并优化了生产效率。第六部分维护决策的优化和执行关键词关键要点主题名称：维护决策的自动化

1.利用机器学习算法和预测分析模型自动化维护决策，提高准确性和效率。

2.实施基于规则的系统，根据传感器数据触发维护任务，减少手动干预和人为错误。

3.利用人工智能技术优化备件库存和调度技术人员，提高维护运营效率。

主题名称：维护诊断的增强

维护决策的优化和执行

预测性维护和基于传感器的监控技术提供了大量的数据和见解，使企业能够优化维护决策并有效执行维护活动。这一过程涉及以下关键步骤：

1.数据收集和分析

*从传感器、设备日志和其他来源收集大数据，包括设备状态、运行参数和故障模式。

*利用数据分析技术，例如机器学习和数据挖掘，识别趋势、异常和预测性模式。

*通过建立数字孪生模型来模拟设备行为和预测潜在问题。

2.故障预测和风险评估

*基于分析数据，开发算法来预测故障的可能性和严重性。

*评估设备故障风险，考虑其对运营、安全性和生产力的影响。

*优先考虑基于风险的维护任务，重点关注高风险设备和组件。

3.维护策略制定

*根据故障预测和风险评估，制定基于条件的维护策略。

*确定最佳维护操作，例如定期检查、预防性维护或预测性维护。

*优化维护计划，以最小化停机时间、最大化设备效率并降低维护成本。

4.维护任务执行

*实施维护操作，遵循既定的维护策略。

*使用移动设备或物联网(IoT)技术，简化维护任务的调度、执行和文档化。

*确保维护人员接受适当培训，并采用最佳做法。

5.持续改进

*监控维护结果，评估其有效性和效率。

*分析维护数据，识别改进领域并调整策略。

*定期更新预测模型，以利用新数据和行业知识的进步。

优化维护决策的优势

*提高设备可靠性：通过预测性维护，企业可以及早发现和解决问题，防止意外故障和停机。

*降低维护成本：基于条件的维护策略可以避免不必要的预防性维护，节省时间和资源。

*优化劳动力利用率：通过优先考虑高风险任务，维护团队可以专注于最关键的活动。

*提高生产率：减少停机时间和提高设备效率可显着提高生产率。

*延长设备寿命：通过及时的维护和预防性措施，企业可以延长设备寿命并最大化其投资回报。

执行维护活动的关键考虑因素

*技能和培训：确保维护人员具备执行预测性维护和基于传感器的监控任务所需的技能和培训。

*资源可用性：确保必要的资源可用，例如诊断工具、备件和维护设备。

*流程和标准：制定明确的流程和标准，以确保维护活动以一致且有效的方式进行。

*数据集成：集成来自不同来源的数据，以获得设备性能和维护需求的全面视图。

*持续改进：定期回顾和更新维护策略，以适应不断变化的业务需求和技术进步。

通过采用预测性维护和基于传感器的监控技术，并有效优化和执行维护决策，企业可以显著提高运营效率、降低成本并最大化设备投资回报。第七部分预测性维护的实施和效益关键词关键要点主题名称：数据收集和分析

1.传感器技术：部署各种传感器（例如，振动、温度、声学）以收集机器运行数据，揭示操作模式和潜在缺陷。

2.数据分析：利用先进的分析技术（如机器学习和异常检测）识别数据中的模式、趋势和异常，以预测故障风险。

3.数据管理：建立稳健的数据管理系统，确保数据质量、可用性和安全性。

主题名称：故障建模和预测

预测性维护的实施和效益

实施预测性维护

实施预测性维护涉及以下步骤：

*确定关键资产：识别需要监控和维护的高价值或关键设备。

*选择传感器技术：根据设备类型和监测需求选择适当的传感器。

*安装传感器：将传感器连接到设备，收集相关数据。

*建立数据分析模型：使用机器学习算法或统计模型来分析传感器数据并识别异常模式。

*定义维护触发器：设定指标和阈值，以在设备出现潜在故障时触发维护操作。

*建立维护计划：根据预测模型的结果制定预防性维护计划，包括维护间隔和操作。

*培训人员：确保维护人员熟悉预测性维护技术和程序。

预测性维护的效益

提高设备可靠性：通过早期识别并解决潜在故障，预测性维护大幅提高了设备的可靠性和可用性。

减少停机时间：通过在故障发生前预测并计划维护，预测性维护有助于避免意外停机，最大限度地减少生产损失。

降低维护成本：预测性维护通过预防重大故障而降低了维护成本，从而避免了昂贵的维修或更换费用。

延长设备寿命：通过定期监测和维护，预测性维护延长了设备的寿命，最大限度地提高了投资回报。

优化备件管理：通过预测维护计划，可以根据预测的故障模式和维护间隔，有效管理备件库存。

节约能源和可持续性：通过优化设备操作和避免故障，预测性维护有助于减少能源消耗和提高可持续性。

改善安全性：早期检测设备故障可以防止灾难性故障，从而提高安全性并降低与设备故障相关的风险。

量化效益

预测性维护的效益可以通过各种指标量化，包括：

*设备稼动率提高：平均而言，预测性维护可以将设备稼动率提高10-20%。

*停机时间减少：预测性维护可以将停机时间减少30-50%。

*维护成本降低：预测性维护可以将维护成本降低20-40%。

*设备寿命延长：预测性维护可以将设备寿命延长20-50%。

真实的案例

*通用电气：通用电气在航空航天行业实施预测性维护，在7年内将维护成本降低了20%，并将意外停机时间减少了50%。

*博世：博世在其工厂实施预测性维护，将停机时间减少了25%，并将维护计划成本降低了15%。

*壳牌石油：壳牌石油在海上平台实施预测性维护，将设备故障率降低了30%，并将停机时间减少了40%。

结论

预测性维护已成为优化工业资产维护策略的关键工具。通过实施预测性维护，组织可以提高设备可靠性，减少停机时间，降低维护成本，延长设备寿命，并改善安全性。随着传感器技术和数据分析技术的不断发展，预测性维护将继续发挥越来越重要的作用，以优化工业运营。第八部分未来发展趋势和研究方向关键词关键要点主题名称：增强数据集成与互操作性

1.开发统一的数据格式和标准，促进不同来源数据的无缝集成和互操作性。

2.探索分布式和边缘计算技术，以克服数据获取和传输中的延迟和带宽限制。

3.利用大数据分析技术，从异构数据源中提取有价值的见解，以提高预测精度。

主题名称：下一代传感器技术

预测性维护和基于传感器的监控：未来发展趋势和研究方向

引言

预测性维护和基于传感器的监控在优化工业运营和提高资产可靠性方面发挥着至关重要的作用。随着技术不断进步，这些领域正在见证着激动人心的发展，为未来的创新和研究开辟了新的途径。

未来发展趋势

1.边缘计算和云端协作

边缘计算将数据处理从云端转移到传感器附近，从而实现更快的决策和响应时间。通过与云端协作，边缘设备可以利用大数据分析和机器学习算法进行更高级别的故障预测和优化。

2.传感器技术的进步

新的传感器技术正在不断发展，提供更准确、更可靠的数据采集。无线传感网络、物联网(IoT)和微型传感器使资产远程监控成为可能，并促进了全面的预测性维护计划。

3.人工智能(AI)和机器学习(ML)的集成

AI和ML正在为预测性维护和监控引入新的可能性。这些技术可以分析传感器数