智能化维护管理系统主要应用了以下几项关键技术：
物联网（IoT）技术：通过物联网技术，系统能够实时采集设备的运行状态数据，如温度、振动、压力等关键参数。这些数据为后续的故障预警和智能维护提供了重要依据。
大数据技术：系统收集的大量设备数据需要借助大数据技术进行分析和处理。通过大数据分析，系统能够识别设备的运行模式和故障特征，进而预测设备的维护需求和故障风险。
云计算技术：云计算为智能化维护管理系统提供了强大的计算和存储能力。系统可以将数据存储在云端，实现数据的实时同步和共享。同时，云计算还支持系统的远程访问和管理，提高了系统的灵活性和可扩展性。
人工智能技术：人工智能算法在智能化维护管理系统中发挥着核心作用。通过机器学习、深度学习等技术，系统能够自动识别设备的故障类型、预测设备的维护周期，并优化维护计划。此外，人工智能技术还可以实现设备的智能派单、跟踪与执行，形成闭环管理。
综上所述，智能化维护管理系统集成了物联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术，实现了设备维保的智能化、自动化与可视化。这些技术的应用不仅提高了设备的运行效率和可靠性，还降低了企业的运维成本和风险。
