随着工业智能化的发展，称重设备作为生产流程中的关键环节，其稳定性和可靠性直接影响企业运营效率。传统设备维护方式依赖定期检修和人工经验判断，不仅成本高昂，且难以避免突发故障。本文提出一种基于大数据分析的称重设备寿命预测模型，旨在通过数据驱动的方式实现精准维护。

首先，模型通过物联网技术实时采集称重设备的运行数据，包括载荷分布、振动频率、温度变化等关键参数。这些数据经过清洗和标准化处理后，形成高质量的训练数据集。随后，采用时间序列分析和特征工程方法提取设备退化特征，例如磨损速率、性能衰减趋势等。

在模型构建阶段，我们对比了多种机器学习算法的表现。实验表明，结合LSTM神经网络与随机森林的混合模型能够有效捕捉设备退化的非线性特征，预测误差控制在5%以内。此外，模型还引入迁移学习技术，利用历史设备数据加速新设备的模型训练过程。

为验证模型效果，我们在某钢铁企业的称重系统进行了为期6个月的实地测试。结果显示，该模型提前预警了87%的设备故障，平均预测周期达到14天，帮助企业减少停机损失23%。同时，通过可视化仪表盘展示预测结果，运维人员能够直观掌握设备健康状态。

该模型的创新点在于：1) 融合多源传感器数据构建综合健康指标；2) 采用动态阈值调整机制适应不同工况；3) 集成设备维修记录优化预测逻辑。未来研究将探索联邦学习在跨厂区数据协同中的应用，进一步提升模型泛化能力。

实践证明，基于大数据分析的寿命预测模型不仅能延长设备使用周期，还能优化备件库存管理，为智能制造时代的设备维护提供新思路。企业实施时需注意数据安全、算法可解释性等关键问题，确保系统可靠运行。