关键词：机械设备;故障预测;风险管理;大数据分析
摘 要：机械设备的健康状态是企业生产效率和经济效益的关键影响因素，然而在复杂多变的工况条件下，设备故障问题日益凸显，亟需创新的解决方案。本文立足于大数据分析技术，探索机械设备故障预测与风险管理的新思路。首先，阐述大数据在设备故障预测中的应用现状；其次，详细介绍基于大数据的故障预测方法，包括数据采集与预处理、特征提取与选择、预测模型构建等关键环节；然后，提出一套多层次、全方位的设备风险管理策略，涵盖风险识别、评估、预控、溯源、优化等环节；最后，通过风电设备和起重机械的案例分析验证所提出方法的可行性和有效性。研究表明融合大数据分析技术的设备故障预测与风险管理，有望显著提升装备制造业的智能化水平和核心竞争力。
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