边缘 AI 通过在位于网络边缘的设备（如传感器或工业机器）上直接进行实时数据处理和分析，来增强预测性维护。边缘 AI 不是将原始数据发送到集中的云或服务器，而是在本地运行机器学习模型，以检测异常、预测故障并立即触发警报。这减少了延迟，最大限度地减少了带宽使用，并使系统能够更快地根据洞察采取行动。例如，工厂电机中的振动传感器可以使用嵌入式 AI 模型来分析模式并标记磨损的早期迹象，甚至在操作员注意到性能下降之前。通过在数据生成的地方处理数据，边缘 AI 确保及时决策，而无需依赖外部基础设施。
边缘 AI 在预测性维护中的一个关键优势是它能够有效地处理大量高频传感器数据。工业设备通常会从温度、压力或声学传感器生成 TB 级的数据，如果持续传输到云端是不切实际的。边缘设备预处理这些数据，提取相关特征（如振动频率峰值）并运行轻量级模型以滤除噪声。例如，配备边缘 AI 的涡轮机可以将几个月的运行数据压缩成汇总统计数据，然后使用决策树或神经网络来预测组件寿命。开发人员可以使用量化或剪枝等技术优化模型以适应硬件约束，确保它们在微控制器等资源有限的边缘设备上平稳运行。
边缘 AI 还提高了动态环境中的适应性。传统的预测性维护系统通常依赖于静态阈值或定期的基于云的模型更新，这可能无法解释现实世界的变异性。借助边缘 AI，可以使用本地数据逐步重新训练模型，从而适应不断变化的条件，例如季节性温度变化或新的运行模式。例如，风电场的边缘设备可以根据当地天气模式调整故障预测，而无需等待中央更新。此外，边缘部署增强了数据隐私和安全性，因为敏感的运营数据保留在本地。开发人员可以实施 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架，以在各种边缘硬件上部署和管理模型，从而确保工业设置中的可扩展性和互操作性。