是事后维修（坏了再修），要 么是定期维护（到期就修），都存在效率低下的问题。预测性维护通过分析设备的实 时数据和历史数据，预测设备的剩余寿命和故障概率，在最合适的时机进行维护。例 如，通过分析电机的振动频谱，可以发现轴承的早期磨损；通过分析空调的制冷效率 下降趋势，可以预测需要清洗冷凝器的时间。机器学习算法不断从新的故障案例中学 习，提高预测的准确性。预测性维护不仅减少了意外停机，还延长了设备寿命，降低