以数据驱动的预测性维护：如何提高设备可靠性？ 预测性维护是一种基于数据分析和机器学习技术的维护方式，通过对设备的运行数据进行分析，可以提前发现设备故障的迹象，从而实现对设备的精准维护，提高设备的可靠性和生产效率。要实现预测性维护，必须具备一定的数据积累和技术支持。本文将从以下七个方面探讨如何以数据驱动的方式提高设备可靠性。 1、建立设备运行数据的采集和存储系统 要实现预测性维护，首先需要建立设备运行数据的采集和存储系统。这个系统需要能够采集设备的各种运行数据，包括温度、振动、电流、压力等参数，

使用莱迪思Automate实现具有预测性维护功能的解决方案集合 什么是预测性维护？ 在传统的维护模式中，设备的维护通常是在设备出现故障后进行的。而预测性维护则是通过对设备运行数据的分析和处理，提前预测设备可能出现的故障，从而在故障发生之前进行维护，降低维护成本和停机时间。预测性维护可以大大提高设备的可靠性和可用性，是现代工业生产中不可或缺的一环。 莱迪思Automate是什么？ 莱迪思Automate是一款基于人工智能和机器学习的自动化解决方案。它可以帮助企业自动化业务流程，提高生产效率和质量