设备预测性维护技术方案：背景：工业设备（如机床、压缩机）采用定期维护模式，存在过度维护或突发故障风险，年均故障停机损失超百万元。核心诉求：基于物联网传感器采集设备振动、温度、电流等数据，构建AI预测模型，实现故障提前预警与维护方案智能推荐。应用场景：重工业、化工、电力等行业的关键设备运维。预期目标：故障预警准确率达90%以上，非计划停机时间减少40%，维护成本降低25%。