通过运用机器学习技术，结合从工业物联网（IIoT）设备收集的数据，可以显著提升生产流程的效率，降低成本并提高生产力。预测性维护利用数据和模型预测设备何时可能出现故障，从而帮助企业提前采取措施，避免因设备停机造成的高昂成本。

维护类型

以下是三种常见的维护方法：

被动性维护

被动性维护意味着只有在设备出现故障时才会进行维修。这种方法可能导致严重的后果，特别是在关键设备如喷气式发动机出现问题时，可能会危及数百人的生命，并严重影响企业的声誉。

预防性维护

预防性维护是在定期检查的基础上进行的，但这种方式可能会导致资源浪费。因为设备可能在实际需要维护之前就已经被改动或维修，这不仅消耗公司的资源，还会缩短设备的使用寿命，增加运营成本。

预测性维护

预测性维护是最理想的状态，因为它能在设备出现故障之前做出预测。通过这种方法，不仅可以提前识别故障部件，还能减少诊断时间，从而降低生产和维护成本。当设备故障预警系统发出信号时，维护计划应当尽可能靠近故障发生的时间点，以便充分利用设备的剩余使用寿命。

预测性维护的应用

预测性维护可以解决多种维护问题，最终目标是通过机器学习（ML）实现提前预警。它可以解决的问题包括：

• 缺陷检测：预测部件何时可能出现故障，并更好地预测设备在其生命周期中的哪个阶段可能出现故障。
• 早期缺陷检测：通过将传感器数据应用于机器学习算法，在故障发生之前检测出潜在问题。
• 延长设备使用寿命：预测部件何时可能出现故障，从而在合适的时间进行维护或更换部件。

预测性维护的应用可以带来多方面的改进，包括：

• 更有效地利用人力资源
• 减少监控机器性能所需的资源
• 提高可预测的生产力水平
• 最大限度地延长设备和部件的使用寿命
• 提高生产效率
• 消除不必要的维护任务
• 降低风险
• 改善工作环境的安全性

预测性维护的方法

要成功实施预测性维护，需要关注三个主要方面：

首先，高质量的数据是至关重要的。理想情况下，数据应包含过去发生的故障事件。此外，还应考虑设备的静态特征，如平均使用情况、一般属性及其运行条件。大量的数据是不可避免的，但关键在于选择正确的数据集，以确保重点放在最关键的信息上。

其次，需要仔细分析其他相关系统和部件。是否存在其他与故障相关的部件？这些部件的功能是否可以测量？如果可以，应多久测量一次？

为了获得最佳结果，需要长时间的数据收集。高质量的数据可以产生更准确的预测模型。任何不足都可能导致预测准确性下降。

通常，我们使用两种主要的预测建模方法：

• 回归模型：用于预测部件的剩余使用寿命。它告诉我们设备还有多少时间会出现故障。为了使回归模型有效，需要提供历史数据。每个事件都需要被追踪，理想情况下，各种类型的故障都应被记录下来。
• 分类模型：用于预测特定时间内的设备故障。这种模型不需要提前很久知道设备将要发生故障，只需要知道故障即将发生。

总结

通过运用机器学习技术和从工业物联网设备收集的数据，可以显著改进生产流程，降低成本，提高员工效率，并显著减少设备停机时间。这不仅是提高企业效率的关键，也是实现可持续发展的必要手段。