人工智能技术通过数据驱动的方式，为设备健康状态预测、故障早期预警及运维决策优化提供了全新解决方案。工业设备智能运维的AI化转型不仅是技术升级，更是生产管理理念的变革。随着边缘计算、5G等技术的成熟，实时化、精准化的设备健康管理将成为智能制造的基础设施。轴承故障检测中，AI模型可识别内圈、外圈、滚动体故障的特定频率特征。设备健康诊断的核心是通过多维传感器数据（振动、温度、电流等）构建设备状态的数字化