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现阶段水处理主要通过人工来巡检设备运行状态，当设备出现故障时，工作人员无法第一时间了解情况，给厂里带来一定的经济损失。为解决此问题，设计、开发了污水处理厂关键设备预测性维护系统。
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汽车制造设备种类繁多，结构复杂，维护难度大，需要专业技术人员长时间跟踪监测。设备故障往往具有突发性和隐蔽性，难以通过常规手段及时发现和预防。传统的人工维护方式效率低下，成本高昂，难以满足现代制造业对高效、低成本生产的需求。
在食品加工行业中，传统的生产方式正面临车间设备未联网现场情况无法及时了解；数据孤岛系统繁多，与业务未充分融合；原始的设备管理方式，无法实时记录和流程追溯等诸多挑战。数据化转型最重要的一点是怎样才能用最低的成本打通各个设备与系统之间盘根错节的数据通路。
大型钢铁冶金企业中有许多大型机械设备，如电机、鼓风机、减速机、齿轮箱、循环风机等，设备一旦投入生产将进入重载高强度工作状态之中，多尘及有害介质等恶劣环境下繁重的工作。
电力设备是现代社会必不可少的一部分，电站有火电站、水电站、风力电站、核电站、燃油电站、燃气电站等等，涵盖了各种不同类型的设备。像是水电站长期以来，水电站的运维巡检工作主要依靠人工进行定时检查、驻点值守，时效性差，日常的巡检维护业务需要投入大量的人力物力，导致维护成本高昂。由于配电站房分布广、布线通讯难等因素，导致数据无法全面上传，难以实现实时监控，这意味着运维人员无法及时了解设备的实际运行状态，增加了故障发生的可能性。
在煤矿产业中，采掘、运输、洗煤等工业高度流程化，主斜井胶带机是关键设备和高故障发生点，长期以来一直采用计划维修或 事后维修的方式。设备的计划维修无法及时了解设备的运行情况，而事后维修则由于事先的准备不够充分，造成维修工作的耗时太长、损失严重。
在化工行业涉及设备种类繁多，从电气设备到机械、液压、仪表等，但在实际运行过程中，由于设备所处的环境比较恶劣、工作条件艰苦、危险性大、技术要求高，并且大多数电气设备在运行过程中都是不间断地，因此很容易收到各种因素影响容易发生故障。常见的故障包括泄漏、磨损和腐蚀、堵塞、设备故障以及温度和压力异常。
水泥建材生产车间中拥有数以百计的机械设备，像是破碎机、风机、提升机、立磨、篦冷机和最关键的回转窑。一旦生产线上某一设备发生故障，将会造成生产整体中断，轻则影响企业的经济效益，重则导致严重安全事件。
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