基于大数据的总装设备的预测性维护系统

文章主要研究预测性维护在汽车总装设备上的应用,首先通过物联网技术构建设备底层的数据采集系统,然后引入大数据分析工具Python,对实时数据和历史数据进行数学分析,抽取各种工况下的设备特征和模型,建立该系统的大数据模型,最后通过机器学习,实现设备的预测性维护,降低维修成本或停线风险,从而提高设备开动率。