預(yù)測性維護(hù)是指利用數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)來檢測設(shè)備異常，并在故障發(fā)生之前預(yù)測潛在問題。這種方法利用來自傳感器和機(jī)器的數(shù)據(jù)來提前判斷維護(hù)需求，從而防止昂貴的停機(jī)時間并延長設(shè)備的使用壽命。

根據(jù) IoT Analytics 的數(shù)據(jù)，預(yù)測性維護(hù)市場增長迅速，2022 年市場規(guī)模已達(dá)到55 億美元，并預(yù)計到2028 年將以17% 的年增長率持續(xù)增長。該增長主要由石油和天然氣等重資產(chǎn)行業(yè)推動，因?yàn)檫@些行業(yè)的停機(jī)成本極高。

目前，預(yù)測性維護(hù)市場已經(jīng)發(fā)展出三種主要模式：間接故障預(yù)測、異常檢測、剩余壽命（RUL）預(yù)測。大多數(shù)采用預(yù)測性維護(hù)的公司報告稱其投資回報率（ROI）良好，其中95% 的企業(yè)認(rèn)為預(yù)測性維護(hù)帶來了好處，27% 的企業(yè)在一年內(nèi)收回成本。

在該領(lǐng)域取得成功的供應(yīng)商通常專注于特定行業(yè)或資產(chǎn)，而預(yù)測性維護(hù)的軟件工具往往具有數(shù)據(jù)收集、分析和第三方集成功能。隨著市場的成熟，預(yù)測性維護(hù)正在逐步融入更廣泛的維護(hù)工作流程和資產(chǎn)管理系統(tǒng)。

預(yù)測性維護(hù)的核心優(yōu)勢在于提高運(yùn)營效率和降低長期成本。通過防止設(shè)備意外故障，公司可以減少停機(jī)時間，提高安全性，并優(yōu)化備件管理，使運(yùn)營更加順暢且具成本效益。

然而，將預(yù)測性維護(hù)整合到業(yè)務(wù)運(yùn)營中并非易事。一個主要挑戰(zhàn)是維護(hù)團(tuán)隊與 AI 專家的知識和文化差距。

· 維護(hù)人員可能對人工智能和數(shù)據(jù)分析缺乏深入了解。

· AI 專家通常不熟悉日常維護(hù)工作的復(fù)雜現(xiàn)實(shí)。

這種認(rèn)知差距可能導(dǎo)致溝通障礙，從而影響預(yù)測性維護(hù)方案的實(shí)施效率。

預(yù)測性維護(hù)通過深度分析改變了傳統(tǒng)維護(hù)方式。不同于以警報為核心的狀態(tài)監(jiān)測，預(yù)測性維護(hù)通過深入的數(shù)據(jù)分析預(yù)見并減輕潛在故障。

然而，根據(jù) IoT Analytics 數(shù)據(jù)，目前許多預(yù)測性維護(hù)解決方案的準(zhǔn)確率低于 50%，這會導(dǎo)致維護(hù)團(tuán)隊浪費(fèi)時間處理誤報，從而影響信任。因此，企業(yè)在推進(jìn)預(yù)測性維護(hù)時需要重點(diǎn)關(guān)注以下幾個關(guān)鍵因素。

預(yù)測性維護(hù)依賴于多個數(shù)據(jù)來源，包括運(yùn)營數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)記錄，以提供設(shè)備運(yùn)行狀況的全面視角。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)類別包括：

1. 知識型數(shù)據(jù)：預(yù)構(gòu)建模型、基本原理數(shù)據(jù)、專家知識等，為預(yù)測模型提供理論支撐。

2. 用戶型數(shù)據(jù)：維護(hù)日志、操作員反饋等，提供設(shè)備的真實(shí)運(yùn)行情況和歷史記錄，以提高預(yù)測準(zhǔn)確性。

3. 硬件型數(shù)據(jù)：設(shè)備數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、控制器數(shù)據(jù)和網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)，提供實(shí)時和歷史運(yùn)營信息，以揭示潛在故障模式。

4. 外部數(shù)據(jù)：環(huán)境因素或行業(yè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，有助于改進(jìn)預(yù)測結(jié)果。

· 你是否收集了足夠廣泛的數(shù)據(jù)類型，以最大化預(yù)測準(zhǔn)確性？

· 你是否考慮將傳感器的溫度和振動數(shù)據(jù)與操作日志結(jié)合，以提高故障預(yù)測能力？

采用多種分析方法——描述性、診斷性、預(yù)測性和規(guī)范性分析——可以確保全面了解當(dāng)前狀態(tài)和未來風(fēng)險，從而做出更精確的決策。

· 描述性分析：總結(jié)歷史數(shù)據(jù)，幫助理解設(shè)備過去的運(yùn)行模式。

· 診斷性分析：查明導(dǎo)致設(shè)備故障的原因，幫助識別根本問題。

· 預(yù)測性分析：基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來可能發(fā)生的故障，使維護(hù)更加主動。

· 規(guī)范性分析：提供具體建議，幫助預(yù)防故障或優(yōu)化設(shè)備性能。

· 你的企業(yè)目前使用哪些分析方法？是否可以優(yōu)化以提高預(yù)測能力？

· 你是否可以實(shí)施診斷性分析，以確定傳感器檢測到的異常的具體原因？

在預(yù)測性維護(hù)中，正常運(yùn)行的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)多于設(shè)備故障的數(shù)據(jù)，這種類別不平衡可能會影響模型的準(zhǔn)確性。

解決方案包括：

· 數(shù)據(jù)層面：使用過采樣（Oversampling）、欠采樣（Undersampling）或SMOTE（合成少數(shù)類過采樣技術(shù)）來平衡數(shù)據(jù)集。

· 算法層面：使用代價敏感學(xué)習(xí)（Cost-Sensitive Learning），讓模型更關(guān)注故障數(shù)據(jù)，減少誤報和漏報。

· 集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）：通過多個模型的組合提高預(yù)測準(zhǔn)確性。

· 你的預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)如何處理類別不平衡？

· 你是否考慮使用 SMOTE 生成合成數(shù)據(jù)，以增加關(guān)鍵故障模式的數(shù)據(jù)量？

高質(zhì)量數(shù)據(jù)對于可靠的預(yù)測至關(guān)重要，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整、及時可以減少誤報和漏報，提高設(shè)備正常運(yùn)行時間。

· 準(zhǔn)確性：定期校準(zhǔn)傳感器，確保數(shù)據(jù)反映設(shè)備的真實(shí)狀態(tài)。

· 完整性：確保數(shù)據(jù)沒有丟失，否則可能導(dǎo)致誤導(dǎo)性預(yù)測。

· 及時性：數(shù)據(jù)必須是最新的，否則預(yù)測可能失效，導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)。

· 你的企業(yè)如何驗(yàn)證和清理數(shù)據(jù)？可以采取哪些措施改進(jìn)？

· 你是否定期檢查傳感器的準(zhǔn)確性，并重新校準(zhǔn)以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量？

定期評估預(yù)測模型的性能，確保其能夠適應(yīng)新數(shù)據(jù)和運(yùn)營變化。關(guān)鍵指標(biāo)包括：

· 準(zhǔn)確率、精確率、召回率，可衡量模型的整體表現(xiàn)。

· 模型診斷：如ROC 曲線和 AUC 分析，用于評估模型的實(shí)際性能。

· 你的企業(yè)使用哪些評估指標(biāo)？是否可以優(yōu)化模型評估流程？

· 你是否使用混淆矩陣（Confusion Matrix）分析模型的錯誤模式？

選擇合適的建模策略，需與企業(yè)維護(hù)目標(biāo)相匹配。常見建模策略包括：

· 剩余壽命（RUL）預(yù)測：估算設(shè)備在故障前還能運(yùn)行多久。

· 故障概率預(yù)測：計算設(shè)備在特定時間窗口內(nèi)的故障可能性。

· 異常檢測：識別異常模式，作為故障的早期預(yù)警信號。

            · 你的建模策略是否符合企業(yè)目標(biāo)？是否可以優(yōu)化？

· 如果減少停機(jī)是優(yōu)先事項，你是否可以專注于實(shí)時異常檢測？

模型可以部署在云端、本地或混合環(huán)境，不同部署方式影響預(yù)測性維護(hù)的速度、擴(kuò)展性和安全性。

· 云端部署：適用于多個工廠或需要集中管理的企業(yè)。

· 邊緣部署：適用于需要實(shí)時決策的場景。

· 混合部署：結(jié)合云端和邊緣計算，兼顧實(shí)時分析與數(shù)據(jù)管理。

· 你的企業(yè)采用哪種部署策略？是否可以優(yōu)化？

· 遷移到云平臺是否可以提升預(yù)測性維護(hù)的可擴(kuò)展性？

模型交互功能：3D設(shè)備模型 能夠放大、縮小、旋轉(zhuǎn)、平移

查看監(jiān)測功能：顯示設(shè)備監(jiān)測的點(diǎn)位，以及監(jiān)測部位的運(yùn)行狀態(tài)，點(diǎn)擊監(jiān)測點(diǎn)，能夠定位并重點(diǎn)展示監(jiān)測點(diǎn)的具體位置， 并將該監(jiān)測設(shè)備的單點(diǎn)詳細(xì)信息展示出來，比如溫度和振動數(shù)值等，能夠快速返回查看整體設(shè)備情況

預(yù)警和報警功能：通過設(shè)備傳感器反饋的報警信息，來定位設(shè)備具體傳感器報警的信息， 并將該部位模型變色顯示，讓用戶非常清楚設(shè)備具體的預(yù)警或報警位置以及對應(yīng)的原因信 息展示，方便用戶針對性管理解決，也可打開監(jiān)測曲線展示

安爾法專注于礦業(yè)多年，且針對礦業(yè)內(nèi)設(shè)備具有成熟的監(jiān)測經(jīng)驗(yàn)，想對于傳統(tǒng)的閾值報 警，安爾法的設(shè)備故障預(yù)測及報警是根據(jù)智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過大量數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)模 型，針對設(shè)備的異常運(yùn)行數(shù)據(jù)模型報警。更加準(zhǔn)確，在設(shè)備發(fā)生故障前而做出預(yù)警。安爾法團(tuán)隊擁有設(shè)備維護(hù)專家，在工廠機(jī)電近40年的運(yùn)營維護(hù)，將設(shè)備運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)入軟件系統(tǒng)，使軟件系統(tǒng)更加智能，貼近現(xiàn)場。并且作為增值服務(wù)，設(shè)備專家將通過成都運(yùn)營中心云端實(shí)時監(jiān)測各個現(xiàn)場的運(yùn)行，針對每天的運(yùn)行做出維護(hù)建議。 安爾法擁有自主的軟硬件開發(fā)團(tuán)隊，均自主研發(fā)生產(chǎn)制造，從而成本可控，以行業(yè)最高的性價比。并且公司主要以數(shù)據(jù)服務(wù)為目的，需要接收更多的大數(shù)據(jù)來不斷優(yōu)化故障數(shù)據(jù)模型，而目前公司在國內(nèi)外已經(jīng)積累了大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)。安爾法從云端計算，到手機(jī)微信端實(shí)時查看，報警，全部打通，提供最人性化的用戶體 驗(yàn)。同時安爾法提供定制化服務(wù)，針對數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)上云，遠(yuǎn)程監(jiān)控等可實(shí)現(xiàn)多方面 集成服務(wù)。