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设备管理选用的大数据处理流程首要包含四个关键步骤，分别是搜集原始设备数据、设备数据预处理、设备数据发掘剖析、决议计划常识应用，根据大数据的设备管理模型如图1所示。
图1 根据大数据的设备管理形式
（1）原始运转数据。设备运转堆集海量的日志信息，比方设备修理记载、设备事端记载等，因而能够使用搜集体系将数据搜集，而且将其保存在数据库中，以便愈加安全的维护体系的运转完整性。
（2）设备数据预处理。设备原始数据存在许多的噪声信息，选用数据清洗和收拾等办法，进一步进步数据的质量，数据预处理能够将不同的弯箍机设备运转发作的数据进行共同化操作，这样就能够约简数据中的稀少特点，这些特点对审计模型发掘奉献较低或无奉献，提高数据发掘的精准性。
（3）数据发掘剖析。导入的数据通过预处理之后，能够使用数据发掘技能对数据进行发掘和剖析，常用的数据发掘技能包含K均值算法、支撑向量机、BP神经网络、遗传算法等技能，能够针对这些设备数据进行剖析，获取数据会集躲藏的形式，形成决议计划常识。
（4）决议计划常识应用。决议计划常识能够猜测设备运转趋势，常见的是发现弯箍机是否会发作毛病，如果会发作毛病，能够及时的对弯箍机进行检修，这样就能够防止毛病发作；别的，也能够发现某些设备是否不合格或存在潜藏的风险，能够将这些设备更换为质量更高的设备。
弯箍机