基于DT的售后设备预测性维护协同模式研究_李晓.pdf

基于DT的售后设备预测性维护协同模式研究讲解了为满足设备用户对快速故障诊断和维护的需求，提出了一种基于数字孪生技术的七维协同维护模型及服务模式。该研究以数字孪生五维模型为基础，通过构建一个更全面的七维模型来实现设备制造商与用户之间的实时监测信息共享。文中指出，在此模式下，制造商能够更加有效地向用户提供及时的服务和支持。研究还详细介绍了如何利用隐式半马尔可夫模型对某瓶装水封盖过程中的设备运行状态进行测算，从而预测设备从当前状态到下一次劣化或故障的时间间隔。为了验证所提出的协同维护模式的可行性，文章还构建了一个数字孪生服务平台框架，并建立了维护知识数据库。这些措施不仅提高了预测性维护的准确性，也为实际应用提供了理论支持和技术保障。基于DT的售后设备预测性维护协同模式研究适用于涉及复杂机械设备制造与售后服务的企业，特别是那些需要提高设备维护效率和服务响应速度的行业。这包括但不限于食品加工、制药、汽车制造等领域的企业。此外，该研究对于从事工业互联网、智能制造等领域的科研人员和技术开发者也具有重要的参考价值。通过引入数字孪生技术和预测性维护理念，可以帮助相关企业和研究人员更好地理解并实施先进的售后设备维护策略，进而提升整体运营效率和服务水平。