Execution Context
该功能协调多个传感器的数据流，用于识别工业设备中的异常振动模式，从而实现预测性维护。它整合来自物联网设备的数据，应用异常检测算法，并触发自动工作订单。该系统通过在发生重大故障之前识别问题，从而减少停机时间，确保运营连续性，并通过数据驱动的洞察力延长设备使用寿命。
编排引擎持续地从工厂车间内分布的工业传感器接收实时振动数据。
先进的机器学习模型通过分析频率特征，以区分正常的运行噪声和关键的异常情况。
系统在检测到显著偏差时，会自动生成维护工单并向指定维护人员发送警报。
Operating Checklist
从工业物联网传感器采集原始振动数据，以毫秒级的时间间隔进行接收。
应用时间序列异常检测算法，以识别不规则模式。
将检测到的异常与历史故障模式和设备日志相关联。
触发自动化工作流程，以创建并分配维护工单。
Integration Surfaces
物联网传感器阵列
对电机、水泵和输送机等设备进行高频振动数据采集。
维护仪表盘
实时可视化异常评分和设备健康状态。
工单系统
自动生成和分配预防性维护任务。
