数字孪生在预测性维护中的落地

从"坏了再修"到"坏前预警"

预测性维护把实时振动、温度、电流喂给孪生模型，比对健康基线，在劣化早期就给出预警，把非计划停机变成可安排的检修。

数据闭环

采集→特征提取→健康评分→剩余寿命预测→工单触发，构成闭环。模型要随真实故障样本持续迭代，越用越准。

落地边界

优先选故障代价高、数据易得的旋转设备（电机、泵、风机）。先建立基线，再谈算法精度，避免"模型很美、报警不准"。