重型搖擺造粒機作為醫藥、化工、食品等行業的關鍵造粒設備，其運行穩定性直接影響產品質量與生產效率。傳統運維模式依賴人工巡檢，存在故障發現滯后、維護成本高、停機損失大等問題。基于物聯網技術的監控與預測性維護系統，通過“實時感知-數據傳輸-智能分析-精準預警”的全流程管控，實現設備運維從“事后維修”向“事前預判”轉變，為設備安全高效運行提供保障。

　　系統核心架構由感知層、傳輸層、平臺層及應用層構成，形成全鏈路數據閉環。感知層部署振動傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器、轉速傳感器等智能終端，精準采集重型搖擺造粒機主軸振動、軸承溫度、模輥壓力、電機轉速等關鍵運行參數，同時通過高清攝像頭實時監測設備運行狀態與物料加工情況。傳輸層采用工業以太網與5G雙模通信，結合邊緣計算模塊對數據進行預處理，確保在復雜工業環境下數據傳輸的穩定性與實時性，避免網絡延遲導致的監控失效。

　　實時監控功能實現設備運行狀態的全面可視化管理。平臺層通過物聯網云平臺對多源數據進行整合分析，生成實時運行儀表盤，直觀展示各參數變化曲線、設備運行效率、能耗數據等信息。當參數超出預設閾值（如軸承溫度＞80℃、主軸振動加速度＞5mm/s²）時，系統立即觸發聲光報警，并通過短信、APP推送等方式通知運維人員，同時自動記錄異常數據與時間，為故障溯源提供依據。此外，系統支持遠程監控功能，運維人員可通過終端設備實時查看設備狀態，實現異地管控。

　　預測性維護機制是系統的核心價值所在，依托大數據分析與機器學習算法實現故障精準預判。系統通過積累設備全生命周期運行數據，構建主軸磨損、軸承失效、電機故障等典型故障的預測模型，結合實時采集的振動、溫度等參數，動態評估設備健康狀態。例如，通過分析主軸振動信號的頻譜特征，預判軸承磨損程度；根據電機電流變化趨勢，預警電機過載或絕緣老化風險。同時，系統生成個性化維護計劃，明確維護時間、內容及所需備件，避免盲目維護，降低運維成本。

　　系統還具備數據追溯與優化決策功能。重型搖擺造粒機平臺自動存儲設備運行數據、維護記錄、故障處理方案等信息，形成完整的設備檔案，支持歷史數據查詢與趨勢分析。通過對比不同工況下的設備運行參數與產品質量數據，可為生產工藝優化提供數據支撐，提升造粒效率與產品合格率。在實際應用中，該系統可使設備故障停機時間減少30%以上，維護成本降低25%左右，顯著提升企業生產管理的智能化水平。