廣東紅寶機械科技有限公司基于物聯網技術構建攪拌干燥機故障預警機制，實現98%的故障提前識別。系統通過部署振動、溫度、電流等傳感器，實時采集16項運行數據（采樣頻率10Hz），上傳至云端服務器進行多維度分析。核心算法包括：基于LSTM神經網絡的趨勢預測模型，通過歷史數據訓練預測軸承溫度變化，提前48小時預警過熱故障；基于小波變換的振動信號分析，識別攪拌軸不平衡（特征頻率1X）、齒輪嚙合異常（特征頻率2.5X）等故障征兆；基于電流頻譜分析的電機故障診斷，通過諧波分量變化預警繞組短路、轉子斷條等問題。預警信息通過短信、APP推送至管理人員，附帶故障定位圖及處理建議，如“攪拌軸軸承溫度異常（當前75℃，閾值80℃），建議檢查潤滑脂狀態”。該機制已在客戶現場驗證，將平均故障修復時間（MTTR）從4小時縮短至1.5小時，設備綜合效率（OEE）提升15%，年減少停機損失超50萬元。