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IoT（物联网）通过实现实时数据收集、分析和决策，正在彻底改变工业应用中的预测性维护。预测性维护涉及使用数据和分析来预测设备何时可能发生故障，然后在故障发生之前执行维护，以避免计划外停机和昂贵的维修。
可以部署传感器等物联网设备来收集有关设备性能、环境条件和其他相关因素的数据。然后可以使用机器学习算法和预测分析工具分析这些数据，以识别指示潜在问题或故障点的模式和异常。如力扭矩传感器、惯性传感器、位移检测传感器等被大量应用于工业物联网中。
通过实时监控设备，支持物联网的预测性维护系统可以及早发现问题，使维护团队能够采取主动措施来防止设备故障。这可以减少停机时间，降低维护成本并提高设备可靠性。
此外，支持物联网的预测性维护还可以通过识别最关键的设备并相应地确定维护活动的优先级来帮助组织优化其维护计划。这可以更有效地利用资源并提高整体生产力。
总体而言，在预测性维护中使用物联网正在通过实现更主动、数据驱动的维护和维修方法，帮助改变工业运营。
