摘要
本申请实施例提供了一种预测性维护方法及相关产品,涉及数据处理技术领域。本申请利用边缘层对目标工业设备的实时数据进行分析,能够通过提前识别目标工业设备的潜在故障,确定并采取局部维护决策以避免目标工业设备的意外停机。这不仅提高了目标工业设备的可靠性,还减少了非计划性的时间延误和维修成本。或者,本申请利用中央层对生产系统中所有工业设备的处理后的实时数据进行分析,由于考虑到整个生产系统的所有工业设备的协同工作情况,能够发现更深层次的潜在故障,进而确定并采取更全面的全局维护决策,以最大化生产系统的整体生产力并最小化停机时间。
技术关键词
工业设备
实时数据
历史运行数据
决策
训练机器学习模型
电子设备
存储计算机程序
数据处理技术
存储器
指令
格式
处理器
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