各位技术同仁，下午好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在工业领域日益受到关注，且具有颠覆性潜力的技术方向——“Predictive Maintenance Agents”，即预测性维护代理。更具体地说，我们将深入剖析如何利用“图逻辑”（Graph Logic）来实时分析海量的工业传感器数据，从而精准预测设备故障，并自动化地触发报修路径。 作为一名编程专家，我深知理论与实践的结合至关重要。因此，本次讲座我将不仅仅停留在概念层面，更会通过具体的代码示例、严谨的逻辑推导和深入的架构分析，为大家揭示这一技术栈的魅力与实现路径。 1. 预测性维护：从被动到智能的演进 在工业生产中，设备是企业运营的基石。然而，设备的故障却是不可避免的。传统上，我们经历了几个阶段的维护模式： 事后维护（Reactive Maintenance）：设备坏了才修。这种模式的缺点显而易见：生产中断、紧急维修成本高昂、可能导致连锁故障，甚至安全事故。 预防性维护（Preventive Maintenance）：根据时间或使用量（如运行小时数）预设维护周期。例如，每3个月更换一次某个部件，无论它是否真的需要。这种模式虽然减 …
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