振动分析传感器：监测搅拌轴系、轴承、齿轮箱的振动频谱，能早期识别不对中、不平衡、松动或磨损故障。
声发射传感器：捕捉材料内部裂纹扩展、泄漏或空蚀产生的应力波，实现微观缺陷的早期预警。
超声测厚与腐蚀监测探头：对关键腐蚀部位进行在线连续或定期自动测厚，实时掌握腐蚀速率。
电机电流与功率分析：通过分析搅拌电机电流谐波和功率特征，可间接判断负载变化、浆叶结垢或流体性质改变。
热成像监测：对反应釜外壁、法兰连接处进行红外扫描，发现保温层失效、内衬破损导致的局部过热。
故障预测模型：利用监督学习算法（如随机森林、梯度提升机、LSTM神经网络），基于历史运行数据与维护记录进行训练，建立关键部件（如机械密封、轴承）剩余使用寿命（RUL）预测模型。系统能够提前数周甚至数月预警潜在故障，为计划性维护提供时间窗口。
异常检测与根因分析：采用无监督学习算法（如孤立森林、自编码器）建立设备正常运行状态的“数字基准”，实时监测数据流中的微小偏离。一旦检测到异常模式，系统能自动关联多变量数据，利用因果推断或知识图谱技术，快速定位可能的根本原因（例如：是冷却水阀故障导致超温，还是反应失控本身产生过热？），大缩短诊断时间。
数字孪生辅助模拟：结合机理模型（如FEA疲劳模型、腐蚀动力学模型）的数字孪生，可以在虚拟空间中模拟设备在特定运行工况下的退化过程，预测结构应力集中区域或腐蚀热点，指导线下检测的优先级和重点部位。
维护策略动态优化：基于预测结果和全厂生产计划，系统能自动生成或推荐优维护计划。例如，建议将某台反应釜的密封更换与下游产品的批次切换窗口相结合，大化设备利用率，小化生产干扰。
备件与库存智能管理：预测性维护信息可联动备件库存系统，实现关键备件的准时制（JIT）采购与配送，减少资金占用，同时确保需要时不缺货。
绩效与知识管理：平台持续积累设备全生命周期的运行、维护和成本数据，形成可量化分析的设备健康指数（EHI） 和 总体拥有成本（TCO） 视图。这些数据为新一代设备的选型设计、同类型设备的标杆管理以及操作人员的佳实践培训提供了宝贵的数据驱动洞察。
远程专家支持与协作：通过增强现实（AR）眼镜，现场维护人员可以将设备实时画面、数据叠加发送给远程专家，获得即时指导，实现“人解决问题”，提升维护效率与质量。
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