以下是一些大数据与云计算技术在园林机械设备故障预测中的应用案例：
某城市公园引入LIMS系统
某城市公园引入实验室信息管理系统（LIMS）对园林工具与设备进行全面管理。该系统通过智能分析功能，对设备信息集中存储与管理，能实时监测设备状态。曾成功预警一起即将发生的设备故障，避免了因设备停机造成的绿化作业中断，还通过数据分析发现一台修剪机的能耗异常，经调整作业策略与保养计划，降低了能耗，提升了作业效率。
大数据驱动的割草机械故障预测
通过多传感器集成方案采集割草机械的温度、湿度、振动等实时运行参数，利用无线传输技术确保数据高效传输。采用分布式存储系统存储大量实时采集的数据，并构建数据仓库和数据湖整合历史和实时数据。运用多种数据分析方法和机器学习算法，如主成分分析、时间序列分析、卷积神经网络等，从数据中提取特征、识别故障模式，实现对割草机械的故障预测，提高割草机械的运行效率和安全性。
实际应用中，不同的园林机械设备生产企业或使用单位可能会根据自身需求和技术条件，采用不同的大数据与云计算技术方案来实现设备故障预测，但总体思路都是围绕数据采集、存储、分析和模型构建来进行，以提高设备的可靠性和维护效率，降低成本。