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在日常維護中，采用智能傳感網絡實時監測設備關鍵部件的運行狀態。振動傳感器監測電機和減速機的振動頻率，紅外熱像儀檢測電氣元件的溫度，油液傳感器分析潤滑油的品質，這些數據通過物聯網實時傳輸至云端管理平臺。利用機器學習算法對數據進行分析，預測設備故障發生的概率，并提前制定維護計劃。
對于易損件，建立全生命周期管理系統。通過 RFID 標簽記錄鋼絲繩、制動片等部件的使用時間、工作負荷等信息，當達到預設的磨損閾值時，系統自動發出更換提醒。同時，運用 AR 技術輔助維護人員進行設備檢修，通過虛擬指引快速定位故障點，提高維修效率。此外，定期對設備進行智能化潤滑，根據設備運行狀態自動調整潤滑周期和油量，確保各部件得到最佳潤滑效果。
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