数字孪生体被用于预测性维护的案例分享。

简介：
一旦工业设备出现故障，通常引发的并非更换设备的成本，而是不得不进行生产线的临时停工。单条生产线的中断可能导致每分钟数千美元的经济损失。定期维护有助于预防意外停机事件，然而，它并不能完全杜绝设备故障的发生。倘若机器能够预示出某个部件何时将发生故障，或者告知您需要更换的具体部件呢？ 这样的能力将极大地缩短计划外停机的时长。维护计划的设计应根据实际需求进行，而非按照固定的时间间隔执行。预测性维护正是为了实现这一目标：通过运用传感器数据来预测何时需要进行维护，从而有效避免生产线的停机。在任何预测性维护算法的构建过程中，传感器数据始终占据核心地位；这些数据可用于训练故障检测的分类算法。在数据预处理阶段，将会从这些数据中提取出具有实际意义的特征，并利用这些特征来训练用于预测性的算法。