在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域，預測性維護(PdM)被認為是一項具有巨大潛力的關(guān)鍵應用。該技術(shù)在上世紀90年代首次嘗試應用于飛機發(fā)動機領域，并從那時起備受期待。

　　近年來，隨著工業(yè)人工智能技術(shù)和邊緣計算技術(shù)的迅猛發(fā)展，預測性維護不再局限于高 端裝備，而是開始廣泛應用于各個領域。根據(jù)IoT Analytics發(fā)布的報告，預測性維護市場在2022年之前預計將保持高速增長，具有令人矚目的年均增長率(CAGR)達到39%，成為實現(xiàn)工業(yè)4.0落地的有效途徑。

　　在企業(yè)進行工業(yè)設備維護時，可采用三種主要維護方式，以確保設備高 效運行和降低潛在故障風險：

　　● 修復性維護：故障后的維修，相當于“亡羊補牢”;

　　● 預防性維護：基于經(jīng)驗的計劃維修，定期維護降低設備故障風險;

　　● 預測性維護：利用傳感器監(jiān)測設備運行情況，自動觸發(fā)預警或修理指令，實現(xiàn)對潛在故障的及時響應和處理。

　　通過結(jié)合修復性、預防性和預測性維護方式，企業(yè)可以提升設備可靠性，降低維護成本，并有效避免生產(chǎn)中的不必要中斷。

　　通過對工廠故障數(shù)據(jù)進行深入分析，我們發(fā)現(xiàn)故障主要涵蓋機械、控制、程序和通訊等多個類別。具體而言，機械類故障占據(jù)大比例，這主要源于設備在運動過程中受到各個部件不同作用力的影響。隨著時間的推移，這些作用力導致了多種機械問題，例如軸承磨損、松動和共振振動。為了提高工廠運行效率，我們需要有針對性地解決這些機械類故障，并采取措施以降低其發(fā)生頻率。

　　智能狀態(tài)監(jiān)控傳感系統(tǒng)在預測分析中扮演著至關(guān)重要的角色。其職責不僅僅 限于搜集、記錄和預處理數(shù)據(jù)，還包括安全傳輸這些數(shù)據(jù)，為隨后的可視化工具和其他處理算法提供堅實的數(shù)據(jù)基礎。

　　以溫度、金屬顆粒監(jiān)控和水分析為例，智能傳感系統(tǒng)能夠及時發(fā)現(xiàn)設備問題的早期信號，識別未來可靠性隱患，并探測潛在的機械故障。通過綜合應用這些先進技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對設備狀態(tài)的全 面監(jiān)測和精 準預測，大程度地提高生產(chǎn)效率，降低維護成本，使預測性維護成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“殺手級”應用。

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