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工厂机器人增多，预测性维护受关注

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AI 综述

随着工厂部署的机器人增多，预测性维护被提出用于识别机器人关节、减速器、电机和控制器的早期磨损迹象。其做法是依据振动、温度、电机电流、扭矩和控制器报警等设备数据判断状态，让维护决策基于实际状态而非固定日程。据国际机器人联合会（IFR）数据，2025 年全球在运工业机器人约 500 万台，同比增长 11%。报道称，单台机器人意外故障可能波及整个工作单元和产线，更早预警可减少非计划停机、改善备件计划并让维护窗口更可控。

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最新进展11月11日 00:13

工厂机器人增多后，为何预测性维护更重要

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11月11日

00:13
The Robot Report
工厂机器人增多后，为何预测性维护更重要
随着工厂部署的机器人增多，预测性维护通过振动、温度、电机电流、扭矩、控制器报警等设备数据识别关节、减速器、电机和控制器的早期磨损迹象，让维护决策基于实际状态而非固定日程。IFR 数据显示 2025 年全球在运工业机器人约 500 万台，同比增长 11%，单台意外故障可能波及整个工作单元和产线。更早的预警可减少非计划停机、改善备件计划并让维护窗口更可控。

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