边缘AI驱动的工业设备预测维护方案与落地实践

本项目面向工业现场，规划并落地一套基于边缘人工智能（Edge AI）的设备预测性维护系统，用于缓解传统“按期检修”或“故障后抢修”带来的成本偏高、效率不足以及非计划停机损失等痛点。系统在设备侧或近设备侧部署智能边缘计算节点，对振动、温度、噪声等多源传感数据进行实时采集与就地分析，并通过内置AI模型实现早期故障判别与剩余使用寿命（RUL）预测，推动维护策略从“按计划”向“按状态”精细化转型。项目的核心诉求是在复杂工业环境中打造一个低时延、高可靠、可扩展的维护决策支撑平台，以提升设备综合效率（OEE）、压降维