智能預測維護：讓設備“未卜先知”，減少宕機煩惱

1. 引言：設備維護的痛點與出路

在工業生產和自動化領域，設備故障一直是令人頭疼的問題。設備一旦故障，輕則影響生產效率，重則造成嚴重損失，甚至帶來安全隱患。傳統的設備維護方式主要有兩種：

• 被動維護（Reactive Maintenance）：設備壞了才修，宕機時間長，損失不可估量。
• 定期維護（Preventive Maintenance）：按照計劃定期檢修，但過度維護浪費資源，而間隔太長可能仍然發生故障。

有沒有更聰明的方法？答案是 “預測性維護（Predictive Maintenance）”，也就是用 人工智能+數據分析 提前預測設備何時可能出問題，然后精準維護。

今天，我們就用 Python + 機器學習，實戰演示如何基于傳感器數據實現設備的智能預測維護！

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2. 預測性維護的核心：數據驅動智能決策