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制造业使用的机器设备越来越多，自动化程度越来越高。 我们都知道，为了确保生产和制造符合质量要求的成品，我们需要对机械设备进行维修和保养。 工厂都会进行维护，但维护的策略和方法不同。
设备将继续生产，直到进行维护并发现问题为止。 这是被动维护。 设备的定期维护和修理属于预防性维护。 合理的预防性维护可以减少反应性维护的概率维护，从而减少突发事件的发生维护，减少对正常生产的影响。 然而，每台设备的运行条件是不同的。 如何合理规划和安排预防性维护工厂维护策略的演变，使设备的生产效率最大化，需要管理者不断探索和改进。
随着工业物联网的不断发展，更多的工厂底层设备数据可以上传，并且随着大数据时代的到来shopify模板，出现了一种新的维护策略——智能预测维护，可以显着降低设备成本。 停机时间大大减少了停机次数，进一步降低了维护成本shopify主题，这是维护策略的进一步演变。
可见时代在变，维护策略也在变。 可以预见，未来更多的管理人员将希望通过获取大量工厂数据来实现智能维护，将原来的反应性维护和预防性维护转变为预测性维护，从而降低维护成本。 减少停机次数，减少停机时间，提高生产效率。
因此，可以说预测性维护的市场潜力巨大，由此带来的工厂车间设备智能传感器的需求也巨大。
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