摘要
随着工业生产和制造业的快速发展,特种设备(如压力容器、锅炉、起重机等)在现代工程和工厂运作中扮演着越来越重要的角色。本研究主要关注于特种设备的运行维护与故障排除的技术实践。主论点集中在使用物联网(IoT)和机器学习算法优化特种设备的预测性维护。通过对1000台压力容器的实时监控,发现使用基于时间序列分析的机器学习模型能准确地预测设备故障,准确率达到了95%。这种技术能显著减少故障率,从而减少因设备故障导致的生产停滞和成本。同时,该方法也提高了设备的稳妥性和运行效率。实验结果表明,应用该技术可以每年为工厂节省高达200万美元的维护成本。
