 预测性维护 预测性维护 随着 IoT、大数据等技术的成熟，预测性维护应运而生，它不仅可以对设备实时监测，进行大数据分析，提前感知设备故障，而且可以远程服务和提前排查故障隐患，使得维护变得更加智能，运营更加可靠，成本也更低。是行业数字化转型的基石。
优势分析 预测性维护已经在全球各行业尤其是工业制造领域得到认可并开始规模应用。欣象科技通过设备数据采集、解析、边缘预处理、云端工业数据建模与分析，提高客户的核心竞争力。将状态监测、故障诊断、状态预测和状态决策融合为一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维护决策得出最终的维护状态要求，预测性维护是人工智能在工业制造领域的应用和实践，主要趋势包括： 运维服务化 模块实时化 应用行业 业务价值 远程运维 智能化模型 |
降低安全隐患，减少设备突然故障造成的损失。
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故障提前预警，预留足够应对时间给一线人员在故障前做出应对。
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减少更换零部件，充分利用现有设备，延长设备服务寿命。
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