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为了解决制造业中工业设备管理混乱、维护成本高昂等问题，以工业机器人、数控车床等工业设备为管理对象，开发面向预测性维护的设备管理系统。基于 Spring Bωot框架和Ⅴue前后端分离模式对系统进行开发，降低其耦合性;根据实际生产需求设计设备管理模玦，实现设备基础信息和生产数据的管理;并开发亼机交互良妤的前端界面，达到设备信息可视化管理的整合多种数据库设计数据存储模埉，解决系统不冏数据种类的读写冋题;基亍 Spark大教据处理框架设计设备维护模块，对设备实时数据进行在线分析，并使用机器学习回归算法对历史数据进行预测模型训练，实现设备状态的实时监控与剩余使用寿命的预测，达到设备预测性维护的目的。最后，通过工业机器人设备实验验证了所设计的管理系统的可行性。
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