// PredictiveMaintenanceandRepair.html 自动驾驶系统预测性维护和修复

自动驾驶系统预测性维护和修复

部件剩余寿命预测

  • 部件名称: 发动机
  • 预计剩余寿命 (小时): 1500
  • 预测置信度: 95%
  • 预测停机时间: 2024年3月15日
  • 数据采集方式: 传感器实时监控 + 历史故障数据分析
  • 数据生成方式: 机器学习模型预测

维护计划

  • 维护需求: 更换机油和滤清器
  • 维护优先级:
  • 维护成本预估: 500 元
  • 数据采集方式: 基于剩余寿命预测结果和历史维护记录
  • 数据生成方式: 规则引擎生成,人工审核

备件需求

  • 备件名称: 机油滤清器
  • 需求数量: 2 个
  • 预计送达时间: 2024年1月20日
  • 数据采集方式: 维护计划和库存数据
  • 数据生成方式: 库存管理系统自动生成

实时告警

  • 高:发动机温度过高 - 时间:2024年1月15日 10:00:00

    风险详情

    告警描述: 发动机温度传感器检测到温度超过阈值,可能存在冷却系统故障风险。

    建议措施: 立即停车检查冷却液位和散热器工作状态。

  • 中:轮胎气压偏低 - 时间:2024年1月15日 10:05:00

    风险详情

    告警描述: 轮胎气压低于安全值,可能影响车辆操控性。

    建议措施: 尽快到最近的充气站补充气压。

  • 低:电池电压较低 - 时间:2024年1月15日 10:10:00

    风险详情

    告警描述: 车辆启动时电池电压较低,可能导致启动困难。

    建议措施: 检查电池状态,必要时更换电池。

  • 数据采集方式: 车辆传感器实时监控
  • 数据生成方式: 规则引擎,基于预设阈值触发