AI 能否预测设备维护需求？

是的，AI 能够有效预测设备维护需求。这种能力被称为预测性维护（PdM），利用机器学习算法在潜在故障发生前加以预测。

AI 模型分析大量历史和实时运营数据，主要来自传感器（如振动、温度、压力）。它们识别出预示问题发展或劣化趋势的细微规律、异常和相关性。必要条件包括获取足够高质量的数据流、相关传感器覆盖范围，以及与维护系统的集成。当模型针对特定设备类型和故障模式进行定制时，结果最为准确。

这种预测能力使组织能够从被动或基于日历的维护转向基于状态的维护。应用跨越制造、能源、航空和运输等关键行业。主要价值在于大幅减少计划外停机时间和维护成本、通过预防灾难性故障提高安全性、优化备件库存，以及通过及时干预延长设备寿命。