推广王
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随着工业互联网时代的到来，越来越多的企业开始使用高效智能的工业制造设备，享受着高科技设备带来高产能的同时，却也在为设备的维护问题发愁。实际上，越是高端的设备，维护的难度就越大，因为传统维护模式根本就派不上用场，而如果维护不善的话，很容易导致生产效率降低，甚至造成巨大的损失。幸运的是，基于物联网、大数据、云计算、人工智能与传感技术，设备上云预测性维护技术已经被聪明的人类研发出来了。
预测性维护解决方案结合了多源数据，通过对收集上来的数据进行整理和分析，得出设备的运行状态、故障原因等有价值的信息，可以在不影响机器运行的前提下，对设备的某些重要部位进行定期或连续的状态监测和故障诊断。以徐工汉云的“5G+工业互联网”全价值链应用项目为例，该项目通过5G技术将车辆的各项数据上传到徐工汉云平台，并对数据进行综合的分析，实现整车的远程检修，同时借助设备的AI预测性维护，变被动维修为主动预测性维修，及时发现和解决潜在问题，有效预防故障的产生。
徐工汉云为教育行业企业解决设备故障也是一个典型的预测性维护案例。徐工汉云了解到该企业出现教学设备故障警告预测效率低下的问题后，立即为其制定了针对性的远程实训解决方案，提供设备故障告警实时监测、远程在线实训教学、汉云平台大数据支撑等方面的服务，有效帮助该企业提升了远程实训教学效果。
随着工业逐渐向智能化方向转型升级，预测性维护的价值会愈加凸显。接下来，徐工汉云将继续深耕预测性维护技术，降低设备维护成本，提高设备生产效率，助力打造未来智慧化工厂。
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