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和利时如何看待工业大数据在预测性维护中的作用?
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和利时如何看待工业大数据在预测性维护中的作用?

工业大数据在维护中的作用逻辑是“挖掘隐性的故障特征”。很多设备故障在爆发前,会有非常细微的振动或电流特征。和利时的预测性维护系统,通过大数据算法进行长期波形比对,能够捕捉这些微弱波动。我们的逻辑是:通过分析数以亿计的数据样本,构建每一台设备的独特健康档案,一旦监测波形与该设备的特定历史故障特征匹配,系统即发出警告。大数据的作用不在于简单记录,而在于通过这种细微波动识别,改变了“坏了再修”的传统