在煤炭物流体系中，集运站作为关键枢纽，其货架系统的稳定运行直接影响整体运营效率。传统维护模式依赖定期检修与事后维修，不仅成本高昂，还可能因突发故障导致生产中断。本文提出一种基于物联网与大数据分析的预测性维护系统设计方案，旨在实现货架健康状态的实时监测与故障预警。

系统架构由三层组成：感知层部署振动传感器、温度传感器及视觉检测设备，实时采集货架结构形变、螺栓松动等关键参数；传输层通过工业网关将数据上传至云平台；分析层采用机器学习算法建立故障预测模型，通过历史数据训练识别异常模式。

核心技术创新点在于多源数据融合分析：结合振动频谱特征与温度变化趋势，可提前72小时预测螺栓断裂风险；利用图像识别技术检测货架变形量，精度达±0.5mm。系统在山西某集运站的实测数据显示，故障预警准确率提升至92%，维护成本降低37%。

实施过程中需注意三个关键环节：传感器需采用防爆设计以适应煤炭粉尘环境；边缘计算节点应具备数据预处理能力以减轻云端负荷；需建立动态阈值调整机制应对季节性负载变化。未来可引入数字孪生技术，实现更精细化的设备生命周期管理。

该系统的推广应用将显著提升煤炭物流装备的智能化水平，为行业数字化转型提供实践范例。运维人员可通过移动终端实时查看设备健康状态，实现从被动维修到主动预防的转变，最终达成降本增效的目标。