预测性维护 – 陕西桂柯禾机电有限公司

机电设备维保如何实现精准预测？工业大数据给出新解法
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传统维保模式的痛点突围
在工业4.0时代背景下，陕西桂柯禾机电有限公司通过频谱振动分析技术结合边缘计算节点，成功破解了传统周期性维护带来的资源浪费难题。基于设备运行状态监测系统（cms）采集的实时数据流，运用小波包分解算法对机械传动部件的早期故障进行特征提取，实现微米级位移偏差的精确捕捉。这种基于状态检修（cbm）的新型维保模式，使设备停机时间缩短42%，维保成本降低28%。

预测性维护的三

2025-05-30 09:44 【技术应用解析】