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工业设备全生命周期管理的数字化转型与实践:设备状态监控与预测性维护是智能化管理的功能。通过在关键设备上部署振动传感器、温度传感器等智能监测终端,结合边缘计算技术,系统能够实时采集设备运行数据并进行分析。某汽车发动机工厂的实践表明,这种实时监控可以将设备故障识别时间从平均4小时缩短至15分钟。基于机器学习算法的预测性维护模型,则能够提前发现设备潜在故障,某风电场的应用案例显示,系统可提前72小时预测主轴轴承故障,准确率达到92%。支持权限管理:分级控制数据访问权限,确保敏感信息(如校准参数)不被篡改。青岛化工厂设备全生命周期管理系统产业系统会记录用户的操作日志和关键事件,管理员可以查看这些日志以...