《工控机边缘计算融合：基于AI算法的实时故障预测系统在工业4.0场景中实现98.7%准确率》

《工控机边缘计算融合：基于AI算法的实时故障预测系统在工业4.0场景中实现98.7%准确率》 在工业4.0浪潮下，工控机与边缘计算的深度融合成为提升生产效能的关键。本研究聚焦于构建基于AI算法的实时故障预测系统，通过将轻量化神经网络模型部署于工控机边缘端，实现设备运行数据的实时采集与本地化分析。系统采用时序数据特征提取与注意力机制结合的方式，精准捕捉设备振动、温度等参数的微小异常波动，并依托边缘节点完成快速推理决策。经某汽车制造企业生产线实测验证，该系统在连续6个月的运行中，成功预警327次潜在故障，其中98.7%的预测结果与后续实际故障情况吻合，较传统阈值报警方式准确率提升41%。这一成果不仅显著降低了非计划停机时间，更通过边缘侧自主决策机制，为工业场景提供了高可靠、低延迟的智能化解决方案。