全栈型

对设备进行全面的数据采集，包括设备的工作状态数据、运行环境数据等。这些数据通过物联网技术、传感器技术等手段获取。

通过大数据技术对收集到的数据进行清洗、整合、存储和分析，挖掘出设备的运行规律和异常情况。

基于数据分析的结果，利用机器学习、深度学习等人工智能技术建立设备的数字孪生模型，模拟设备的真实工作状态。

通过对比设备的实际运行状态和数字孪生模型的状态，实时监测设备的健康状况，预测设备可能出现的问题，提前进行预防性维护。