联邦学习通过在分布式数据源上实现协作模型训练，而无需集中敏感信息，从而改进预测性维护。在预测性维护中，设备传感器会生成大量运营数据（例如，温度、振动或压力读数），这些数据通常分布在各个工厂、组织或地理区域。联邦学习允许每个位置的设备或服务器使用自己的数据在本地训练共享模型，然后仅聚合模型更新（如梯度或参数），而不是原始数据集。这保护了数据隐私并符合 GDPR 等法规，这对于多个利益相关者（例如，制造商、供应商）在不暴露专有数据或客户特定数据的情况下协作改进维护模型至关重要。
一个关键优势是降低带宽和延迟。例如，工厂中的工业物联网设备可能每天收集数 TB 的传感器数据。由于网络限制，将这些数据传输到中央服务器以进行传统机器学习是不切实际的。通过联邦学习，边缘设备或现场服务器在本地处理数据，仅将紧凑的模型更新（例如神经网络中的权重调整）发送到中央协调器。这在石油钻井平台或风电场等连接受限的远程环境中尤其有用。开发人员可以实现 TensorFlow Federated 或 PyTorch with Flower 等框架来管理分散的训练周期，确保模型保持最新，而无需持续的数据传输。
联邦学习还增强了模型泛化能力。在来自不同设备的数据（例如，不同气候下的涡轮机或具有不同工作负载的装配线）上训练的预测性维护模型可以捕获更广泛的故障模式。例如，聚合来自潮湿和干旱地区工厂的更新的全球模型可以更好地预测由环境压力引起的电机故障。但是，开发人员必须解决非 IID（非独立同分布）数据等挑战——例如，一个工厂主要有正常的运行日志，而另一个工厂有频繁的故障记录。诸如加权聚合或自适应客户端采样之类的技术可以缓解这种情况。通过组合分散的数据源，联邦学习创建了更强大的模型，可以适应边缘情况，最终提高异常检测的准确性并减少计划外停机时间。