预测性维护

预测性维护通过在线监测系统持续采集振动、温度、噪声及能耗数据，并结合历史运维记录与机器学习算法，建立健康状态模型。

对轴承、叶轮与电机绕组的信号进行频谱分析与时序预测，可在故障萌芽阶段提前发现异常，如轴承内圈裂纹、叶片失衡或润滑剂劣化。

系统会根据评估结果自动生成维护建议，包括最佳检修时间、备件更换计划及停机窗口，显著降低非计划停机并优化维护成本。

企业可通过可视化大屏与手机App实时查看设备健康得分，实现一站式智能运维，提升设施利用率与安全可靠性。