收集船舶设备运行数据,包括温度、压力、振动、转速等参数,以及设备维护记录和故障历史信息。运用机器学习算法对这些数据进行分析,构建设备故障预测模型。该模型可预测设备在未来一段时间内发生故障的概率,提前安排维护计划,在设备临近故障时进行维修或更换零部件,避免意外停机,如对船舶主机关键部件进行磨损预测与维护安排。
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