我們制造業在生產線關鍵設備上部署了大量傳感器，這些傳感器如同設備的“神經末梢”，能夠實時采集溫度、振動、壓力、電流等多種運行參數。

通過物聯網技術，這些數據被快速傳輸至云端或本地數據中心，形成設備運行的“數字孿生”。

收集到的海量數據，經過大數據處理平臺的分析與挖掘，結合AI算法，能夠識別出設備運行的異常模式，預測潛在故障點。

AI模型不斷學習設備的歷史故障數據，優化預測模型，使預測準確率不斷提升。一旦發現異常，系統會立即觸發預警機制，通知運維人員提前介入。