随着物联网的发展和制造业的兴盛，家电类产品逐渐朝着智能化的方向发展，这对产品的维护提出了严峻的考验。采用视情维修系统，实时诊断产品工作中的故障并实现故障预测，对于提高维修效率和准确性、保证产品的可靠性、降低维护成本都具有重要的意义。本论文以中山美科冷冻类设备有限公司的智能冷柜产品为例，开发了一套基于无线射频识别（RFID）技术的视情维修系统。论文主要的研究工作如下：针对智能冷柜产品故障复杂、难以直接进行故障诊断的特点，采用故障树分析法和FMEA（故障模式与影响分析法）对智能冷柜进行分析。分别从机械、控制和电气三方面建立智能冷柜制冷功能的故障树模型，并在故障树分析的基础上，对智能冷柜各故障模式建立详细的FMEA故障表，作为故障诊断的知识库。针对智能冷柜状态参数变化趋势不确定、系统复杂、容易受工况和人为操作的影响等特点，根据冷柜产品运行过程中采集的状态数据建立智能冷柜灰色预测模型，利用MATLAB软件编程实现模型建立和预测。实验表明，采用改进的新陈代谢灰色预测模型能实现智能冷柜状态数据的预测，且模型的预测精度较高，能预测未来时刻可能存在的潜在故障，避免严重事故的发生。根据系统的需求分析完成了智能冷柜整套视情维修系统的原型实现，并在中山美科公司生产的冷柜产品上进行了测试。测试表明，整套系统可以正常可靠的运行，智能板卡系统能实现产品状态数据的采集传输、实时故障诊断与定位，智能维护系统能实现产品全生命周期的维护管理，可以提高维修效率、降低成本。