在工业制造领域，企业不希望停机。因为一个小时的停机时间会使企业损失数百万元以上。不仅财务损失，停机时间也意味着，如果滚轮架故障持续下去，员工的激励将更加困难。因此，在企业的日常业务运营中，预测性维护非常重要。滚轮架问题的解决是预测性维修技术体系的重要组成部分。选择适当的状态监测传感器，对辊架机械部件的状态信号进行持续并行采集分析，提前完成故障预防工作。

选择适当的状态监测传感器，对辊架机械部件的状态信号进行持续并行采集分析，提前完成故障预防工作。滚轮架误差分析的DIY阶段是收集相关的辊架数据。在预测性维护措施中使用的GM滚轮架配有监控部件性能和状态的传感器和执行器。通过这些历史数据和停机或故障率数据，企业需要建立产业大数据分析平台、分析应用程序和功能计费或警报系统，完成车间内的预测维护活动。

实时监控数据，设置数据关联分析企业应该构建以算法应用程序，以便进行基于条件的监控。企业可以根据自己的行业部门选择在数据服务平台上购买相关数据，并根据滚轮架维修或维护指南进行推断。滚轮架误差分析和预测，大型数据参与辊架维护通过对大数据的建模、计算和分析，预测滚轮架中可能发生的错误，并提供适当的预防措施和解决方案，将错误预测直接转换为预防计划，从而减少错误发生的概率。

自调滚轮架的组成主要由:机座、主动滚轮组、从动滚轮组、驱动机构、控制系统组成；滚轮架是利用滚轮与工件之间的摩擦力带动工件旋转的变位设备，可根据工件直径大小不同的需求，移动滚轮组，调节滚轮中间距满足工件尺寸变化。放置工件要求：工件直径，应严格按照说明书规定执行，否则易发生事故，工件长度，若设备为一主一从，工件长度应控制在10M以内。