基于物联网与机器学习的智能自动售货机预测性维护优化

自动售货机在公共和商业环境中的日益增长的部署，加大了对运营效率和客户满意度的要求。传统的维护方法要么是被动的，要么是基于时间的预防性维护，难以预见机器故障，导致计划外停机和提高的服务成本。本研究提出了一种针对自动售货机的创新性预测性维护框架，利用物联网 (IoT) 传感器和机器学习 (ML) 算法。该系统实时监控机器组件和运行条件，并应用预测模型预测故障发生，从而实现及时维护调度，最小化停机时间并延长机器寿命。该框架通过仿真故障数据和分类算法进行验证。结果显示，故障检测显著提前且冗余服务干预显著减少。表明，集成到自动售货机基础设施中的预测性维护系统可实现运营效率和服务可靠性的转型。