预测性维护使维护团队更聪明地工作，而不是更努力地工作

发布时间：2025-11-05 04:25:28 来源：技术快报 作者：人工智能

自工业革命以来，预测维护经理一直在与设备故障作斗争。护使或许您就是维护其中之一。虽然过去几代人的团队问题在今天仍然很普遍，但工业 4.0技术为经济高效、更聪工作更努工作可扩展的明地解决方案带来了新的希望，使维护经理能够预测问题，力地并在问题导致计划外停机之前加以解决。预测

来自无线传感器、护使手持工具、维护监测和数据采集 (SCADA)系统等不断增长的团队状态监测数据流，再加上现代软件和分析，更聪工作更努工作正在为工厂车间变革奠定基础。明地今天，力地预测性维护能让维护经理实时监测资产状况数据，预测以防故障发生。

然而，即将到来的人工智能和机器学习技术有望带来更大的互联可靠性时代。过去，数据收集和数据分析是两个截然不同的流程。虽然数据收集具有可扩展性，但专家执行分析的成本和有限的可用性，使得有效覆盖仅适用于一小部分关键资产。香港云服务器未来，传感器和软件不仅可以在机器故障发生之前进行预测，而且还可以帮助团队诊断问题并推荐解决方案。这种做法被称为规范性维护。

如今，许多维护经理已经在应用商业智能 (BI) 技术来支持分析和改进决策。商业智能包括可视化工具，可以更容易地利用现有数据，对于许多维护组织来说，这是一种很有吸引力的方法，因为他们的公司已经在使用BI工具，而且系统可以相对用户友好。

虽然商业智能工具和技术对于收集、可视化和分析数据很有用，但仍然需要人类专家来执行分析，这限制了覆盖的广度和深度。结合机器学习(ML)技术，通过依靠算法而不是人类专家来执行分析，解决了BI方法的可扩展性限制。这些算法可以通过多种方法开发，包括无监督学习技术，这些技术极大地扩展了可以分析的场景以及预测的准确性和精确度。

在当今的维护世界中，利用机器学习意味着首先要确定有助于预测设备故障的b2b供应网正确数据集。只有这样，才有可能创建一个可重复的机器学习流程，以捕获、分析、诊断和解决业务问题。

有无数可用的数据源提供与分析资产健康状况和实现预测性维护相关的信息。与以往相比，更多的团队正在处理来自更多来源的更多数据。通常，团队的现有数据不适合机器学习工作，团队不应该简单地尝试使其数据适合。

幸运的是，现在有许多公司正在开发先进的状态监测传感器，可以帮助组织开始这一旅程。借助当今先进的状态监测传感器，团队可以进行全天候测量，从而清楚地了解资产健康状况和性能，而无需花费额外的人力。振动传感器和其他状态监测装置使团队可以轻松快速地对资产进行故障排除。来自无线状态监测传感器的测量结果可以自动发送到云端，云服务器从而减少错误和手动操作的需要。

振动传感器是新状态监测项目的常见起点，但其他可能性包括超声波、油分析、热成像和电机测试。了解资产如何发生故障(其主要故障模式)可以告诉您需要观察哪些指标，从而知道哪种测量方法最适合该资产。

通过机器学习，资产在人们需要参与之前就可以收集、分析和诊断数据。工程师在系统分配工单之前验证诊断。完成维修后，技术人员可以输入他们的发现，而该算法可以从其接收的输入和验证中学习。

但是，该怎么做呢?

与其推出一个全组织规模的机器学习计划，不如从小处着手，并逐步扩大规模，这样更有可能取得成功。以下是一些通用步骤，将使任何人受益，无论他们的起点如何：

(1) 完成资产关键性分析：按重要性层次对资产健康和维护进行优先级排序，为团队提供重点和方向。根据每项资产在特定组织中的用途对其进行评级，包括故障时的业务影响。资产关键性分析可以深入了解哪些资产是状态监测的主要关注对象。

(2) 规划试点项目：从上面确定的一小组资产开始。确定最常见的故障模式和适当的状态监测技术来检测它们。您将需要一个可持续的、可重复的数据收集流程。确定适合您需求、规模和预算的状态监测传感器和策略。确定您的模型创建方法，选项包括加入数据科学资源、将开发外包给第三方或采用现成的解决方案。

(3) 建立框架和评估标准：创建一个工程分析框架，使您能够测试资产诊断的准确性，并建立对解决方案的信心。评估可能需要哪些步骤才能将此验证纳入您组织的标准流程和工作流程中。

定义试点成功的标准。这可以包括试点的持续时间、覆盖的资产数量、正确识别的故障数量、错误诊断故障的阈值、遗漏故障的阈值等。

(4) 启动试点阶段：成功试点的时间表会有很大差异。它取决于部署状态监测技术的交付周期、数据收集的频率、仪表化资产的数量、目标故障模式的频率以及许多其他因素。一个明确的项目时间表和商定的里程碑对于保持组织中的支持以使试点工作顺利完成至关重要。确保在整个试点过程中进行开放式沟通，以便您的团队了解最终目标和实现目标的进度。

(5) 与利益相关方一起审查结果：一旦您有了试点项目的数据，并且您的团队拥有了一些经验，那么您就可以为进一步的扩展计划提供理由。与您的团队一起，回顾成功案例和改进机会，并确定改进设置的方法。

(6) 推出更大的计划：回到您的资产关键性分析，以确定如何扩大您的状态监测计划。您可以在一个设施内或多个设施之间扩展您的计划，具体取决于您组织的需求和优先级。

对于组织来说，了解不断变化的维护和可靠性态势至关重要。认识到包括机器学习在内的新兴工具和技术的好处，是组织在快速变化的时代生存和发展的关键。

维护的最终目标——保持一切正常运行——没有改变。但是，这些技术将使维护团队更聪明地工作，而不是更努力地工作。

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