机构名称：
¥ 1.0
由行业4.0驱动的工业领域的快速发展强调了需要智能维护策略，以确保不间断的操作和优化的绩效。工业机械在制造过程中起着至关重要的作用，其意外故障可能会导致昂贵的生产停顿，降低生产率和产品质量损害。传统的维护方法，例如反应性维护（失败后修复设备）和预防性维护，通常证明效率低下，昂贵且耗时。预测维护（PDM）通过基于实时数据分析的设备故障提供了更有效的替代方案。这种方法允许维护团队采取积极行动，减少停机时间，延长设备的寿命并最大程度地减少运营费用。物联网（IoT）的出现通过对工业机械进行持续的实时监控，进一步彻底改变了预测性维护。IoT传感器可以捕获关键数据，例如温度，振动和压力，并将其传输到分析平台进行处理。与高级数据分析和机器学习算法的集成在一起，有助于准确的故障检测和预测。但是，实施基于IoT的预测维护系统提出了一些挑战，例如数据安全性，网络延迟以及有效处理大量传感器数据的需求。本文旨在通过提出一个可扩展和强大的基于物联网的预测维护框架来解决这些挑战。本研究的主要贡献包括：
基于IoT的工业机械预测维护系统
主要关键词
相关文件推荐
