随着电子制造业和信息化的融合，ai自动插件机设备正朝着规模化、集成化、自动化和智能化的方向发展。插件机设备的投资和使用管理费用在企业生产成本中所占的比重越来越大。如何管理和利用好这些设备，对提高企业的经济效益尤为重要。

 ai自动插件机设备管理有三个层次。首先是实施预防性维护设备管理。二是专家诊断预测的设备管理。第三是集成了大数据分析和机器学习的智能设备管理。

 预防性维护设备管理

 预防性维护管理没有考虑插件机设备当前的运行状态和健康程度，而是按照既定的计划对设备进行现场检查、维护和停机维护。只有设备得到维护，零件按照固定的周期更换。因此，必然会导致过度维护或维护不足，导致设备管理成本增加和长时间停机，从而增加企业的运营成本，降低企业的经济效益，削弱行业竞争力。

 专家辅助诊断和预测的设备管理

 这种设备管理模式是基于自动插件机设备状态监控的设备管理。该设备或其关键部件配有实时状态监测和数据采集设备，并对采集的参数进行实时计算和处理。然而，设备的健康程度不能自动诊断和智能分析和预测。设备专家必须根据设备运行状态的趋势变化来判断和预测设备的完好状态，指导设备维护人员进行设备维护和修理。

 智能设备管理

 智能ai自动插件机设备管理不再需要设备专家参与设备故障诊断和健康分析。它将物联网、工业互联网、大数据分析、机器学习、数学建模、数字双胞胎等技术有机结合起来。应用到设备管理业务中，通过三维模型实现设备运行状态的三维可视化实时监控，实现设备故障的自动准确诊断和设备健康的智能预测。它还通过机器学习不断优化预测和诊断模型，使得设备健康预测和故障诊断越来越准确和智能化。