基于大数据分析的汽车零部件生产线故障预测与维护

蔡　冰 （ 宁波均普智能制造股份有限公司 ）

蔡　杰 （ 宁波均普智能制造股份有限公司 ）

Abstract

基于大数据分析的汽车零部件生产线故障预测与维护，是一种创新的生产管理模式。通过集成生产线上 的各类数据，运用先进的算法模型进行深度挖掘，实现对潜在故障的精准预测。该模式不仅显著提高了故障识别的时 效性，还为维护策略的制定提供科学依据。本文探讨故障预测模型的选择、训练与优化，以及基于预测结果的维护策 略制定，旨在降低生产线停机时间，提升整体运营效率。实践表明，该模式有效增强汽车零部件生产线的稳定性和可 靠性。

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