近年来，“预测性维护”这一概念被频频提及，工业互联网时代工业制造设备变得更加高效与智能，但却给设备本身的维护工作带来不小的挑战，而维护不善的后果轻则影响工厂生产效率，重则造成巨大的损失。

传统维护模式中的故障后维护或定期维护会影响生产效率与产品质量，大幅提高了制造商的成本。随着物联网、大数据、云计算、人工智能与传感技术的成熟应用，预测性维护技术这一“杀手级”应用应运而生。

目前，工业设备的维护可以大致分为三类：修复性维护、预防性维护和预测性维护，区别就在于修复性是事后修理，预防性更多的是凭借经验判断故障，而预测性维护可以做到在机器运行的同时，对某些重要部位进行定期或连续的状态监测和故障诊断。

预测性维护具有以下优势

对产线影响小：有别于智能制造需要对产线本身进行改造升级，预测性维护的硬件设备主要是协助建立设备与服务器的连接，不需要对产线或是生产工艺进行改变，对生产排程的整体影响小。

复制性高：在相同的设备上可以快速复制解决方案，且导入的设备越多产生的可利用数据就越多，对模型精准度的提升帮助更大。

智能工厂预测性维护模型

预测性维护过程中，数据是关键，数据如何获取和采集，传感器必不可少，最终还需要对收集上来的数据进行整理和分析，将其变成真正有价值的内容，这就必须对其进行可视化、评估和处理。

预测性维护系统硬件示意图

通过汇集设备状态、工艺过程、管理过程数据，实现设备之间的互联、系统与人员之间的互联，通过数据分析、智能模型识别和综合诊断机制，为检修提供准确的预警信息、状态判断结果和处理方案，形成状态监测、分析诊断、维护改善的良性循环，完成对设备运行生命周期全方位状态把握，并利用这些信息指导维修、支撑生产、提升效率。

预测性维护系统平台架构

文章来源： 百思奇智能科技

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