大数据时代下,将大数据技术应用于挖掘机、压路机、铣刨机的故障预测与健康管理意义重大。大数据具备多源异构、海量实时等特性,为工程机械故障预测与健康管理提供了新途径。利用传感器采集设备运行的振动、温度等多源数据,经清洗预处理后存储于分布式数据库。运用机器学习与深度学习算法构建故障预测模型,实现对潜在故障的精准预测。同时,建立设备健康评估指标体系,依据评估结果制定维护计划。此方法可提高设备可靠性、降低维护成本、提升工程建设效率,但也面临数据安全、计算成本及技术推广等挑战。