AI预测性维护完整实践：边缘计算架构（Arduino/Raspberry Pi采集振动/温度/电流；边缘推理减少云端延迟；断点续传保证数据完整）；时序特征工程（FFT频谱分析检测异常频率；RMS均方根值评估振动烈度；峭度系数检测早期轴承损伤）；故障预测模型（LSTM预测剩余寿命RUL；随机森林故障类型分类；隔离森林异常检测）；告警策略（三级告警：注意/警告/紧急；预计故障时间到达前48-72小时推送工单）；案例：西门子工厂使用AI预测维护，计划外停机减少70%，维护成本降低25%。