预测性维护是电子电工智能制造的核心策略，利用AI分析设备振动、温度等传感器数据，提前预警故障。企业首先需部署IoT传感器网络，收集实时运行指标。
AI模型如随机森林或LSTM网络处理这些数据，识别异常模式。例如，在电机制造线上，AI可预测轴承磨损，调度维护前避免突发停机。
引入过程分三步：数据采集、模型训练和部署集成。企业应选择云端或本地AI平台，确保与PLC系统兼容。
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案例中，一电子设备供应商通过AI维护，设备可用率升至95%，年节省维修成本30%。这依赖于持续数据反馈以优化模型准确性。
潜在风险包括数据噪声。