基于大数据Hadoop+机器学习预测算法+数据可视化大屏的企业工业物联网设备监测与维护系统的设计与实现(精品源码+
随着工业物联网（IIoT）技术的发展，企业对设备运行状态的实时监测与智能化维护提出了更高要求。本文围绕企业工业设备管理的实际需求，设计并实现了一套工业物联网设备监测与维护系统。系统采用B/S架构，后端基于Spring Boot框架构建，前端采用Vue.js实现页面交互，数据库使用MySQL进行数据存储。系统分为管理员端和用户端两个角色，分别实现了用户管理、设备数据采集与分析、故障预测与预警、维护工
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技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。
主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
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系统介绍：
随着工业物联网（IIoT）技术的发展，企业对设备运行状态的实时监测与智能化维护提出了更高要求。本文围绕企业工业设备管理的实际需求，设计并实现了一套工业物联网设备监测与维护系统。系统采用B/S架构，后端基于Spring Boot框架构建，前端采用Vue.js实现页面交互，数据库使用MySQL进行数据存储。系统分为管理员端和用户端两个角色，分别实现了用户管理、设备数据采集与分析、故障预测与预警、维护工单调度、通知公告发布及系统日志记录等功能。用户端可实时查看设备运行数据、接收故障预警、处理维护工单等。系统整体提升了设备运维的智能化水平与企业管理效率，具有较强的实用价值与推广意义。
关键词：Python；数据可视化；Django；Vue.js
近年来，随着工业4.0和智能制造的不断推进，工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）技术在制造业、能源、电力、交通等领域得到了广泛应用。通过在关键设备上部署传感器，采集温度、压力、电流、振动等运行参数，企业可以实现对设备状态的实时监控与远程管理，从而有效降低设备故障率、延长使用寿命，并优化维护资源配置。传统设备管理方式依赖人工巡检和被动报修，存在响应滞后、信息孤岛、维护效率低等问题，已无法满足现代工业场景对“预测性维护”和“数据驱动管理”的需求。因此，构建一套集设备数据采集、故障预测、预警通知与维护调度为一体的信息化管理系统，成为提高企业运维水平、保障生产安全和实现降本增效的重要手段。本课题基于企业工业设备的使用与管理场景，结合物联网技术和现代软件开发框架，设计并实现一套功能完整、界面友好、数据实时、运维闭环的工业物联网设备监测与维护系统，为企业提供智能化、可视化、系统化的运维解决方案，具有重要的研究价值和实际意义。
功能截图参考：
系统架构参考：
本系统采用典型的分层架构设计，主要分为表示层、业务逻辑层和数据访问层，以Spring Boot为核心框架构建Web服务，并使用MySQL作为后端数据库，支持个性化推荐系统的功能实现。在最上层，用户通过Web浏览器访问系统页面，前端使用HTML和JavaScript技术构建表示层，负责与用户交互和展示推荐结果。前端通过HTTP协议与后端进行通信，发送请求并接收推荐数据，交互接口主要以RESTful风格的list接口实现。业务逻辑层是系统的核心，基于Spring Boot框架组织开发。该层包含多个模块：controller负责接收并响应前端请求；service处理具体的业务逻辑，如调用推荐算法、计算相似度等；entity用于映射数据库中的数据结构；dao（数据访问对象）模块用于定义数据库操作方法。通过这些模块协同工作，实现用户行为数据的处理和推荐结果的生成。数据访问层通过ORM（对象关系映射）技术将Java对象与数据库表进行映射，提高开发效率和数据操作的安全性。系统通过PDO（Java Data Object）技术与MySQL数据库通信，完成用户行为数据的存储与读取，如用户收藏记录、书籍信息及推荐结果等。
整个系统架构清晰，各模块职责分明，前后端分离，便于维护与扩展。在保证系统稳定性的同时，还能灵活支持协同过滤推荐算法的接入，适用于个性化阅读推荐系统的需求。
视频演示
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论文部分参考：
推荐项目：
基于SpringBoot+数据可视化+大数据二手电子产品需求分析系统
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项目案例参考：
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