仓库管理：预测性维护_（15）.预测性维护的实施步骤.docx

基本信息

文件名称：仓库管理：预测性维护_（15）.预测性维护的实施步骤.docx

文件大小：24.63 KB

总页数：20 页

更新时间：2025-08-11

总字数：约1.13万字

文档摘要

PAGE1

预测性维护的实施步骤

在仓库管理中，预测性维护是一种基于数据分析和人工智能技术的方法，通过实时监测设备状态和历史数据，预测设备的潜在故障，从而提前采取维护措施，避免设备停机和生产中断。本节将详细介绍预测性维护的实施步骤，包括数据收集、数据预处理、模型训练、模型评估、预测和维护建议生成等环节。

数据收集

数据是预测性维护的基础。在仓库管理中，需要收集各种与设备状态相关的数据，包括但不限于设备运行数据、环境数据、维护记录、故障记录等。这些数据可以通过传感器、监控系统、维护日志等多种途径获取。