普华预测性维护算法取得突破，设备故障率降低 65%

普华自主研发的 UPS 预测性维护算法取得重大技术突破，通过对设备运行数据的深度分析与建模，可提前 30 天精准预警电池衰减、模块故障、散热异常等潜在问题，为客户赢得充足的维护时间。该算法基于机器学习与大数据分析技术，通过采集 UPS 设备的电压、电流、温度、电池内阻等 20 余项关键参数，构建设备健康状态评估模型，随着数据积累不断优化算法精度。目前该算法已应用于普华全系列智能 UPS 产品，经实测，可将设备故障率降低 65%，运维成本减少 40%，设备平均无故障工作时间（MTBF）提升至 20 万小时以上。算法支持接入普华智能云运维平台，为客户提供设备健康报告与维护建议，帮助客户实现从被动维护向主动预防维护的转型。该技术的突破，进一步提升了普华 UPS 产品的核心竞争力，为客户提供更可靠、高效的供电保障。