預測性維護（Predictive Maintenance，簡(jiǎn)稱(chēng)PdM）是一種先進(jìn)的維護策略。它通過(guò)收集設備運行數據，利用數據分析和建模技術(shù)，識別出設備的潛在故障或性能下降趨勢，從而提前進(jìn)行維護操作，以避免設備故障導致的生產(chǎn)中斷或安全事故。預測性維護通常關(guān)注設備的某一特定部分或系統，并對其進(jìn)行有針對性的監測和診斷，側重于設備的故障預測和預防性維護，并實(shí)現運維成本最優(yōu)。因此，與事后維修、周期性預防維護、基于狀態(tài)的維護相比，預測性維護可以最大限度地減少意外停機時(shí)間，延長(cháng)設備壽命，并降低維護成本。 近年來(lái)，隨著(zhù)傳感器、人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數據等技術(shù)的蓬勃發(fā)展，預測性維護受到市場(chǎng)廣泛關(guān)注與重視。據物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)調研機構IoT Analytics最新一版的《2023—2028年預測性維護和資產(chǎn)性能市場(chǎng)報告》顯示，預計到2028年，預測性維護市場(chǎng)將以每年17%的速度增長(cháng)。 然而，作為一門(mén)融合了計算機科學(xué)、數據科學(xué)、大數據、人工智能、工業(yè)軟件和物聯(lián)網(wǎng)、工程領(lǐng)域專(zhuān)家知識以及統計學(xué)等多個(gè)學(xué)科的復雜技術(shù)，預測性維護的推進(jìn)不僅需要企業(yè)具備高水平的技術(shù)能力和綜合性的跨領(lǐng)域技術(shù)人才，也需要一套系統化的落地實(shí)施方法論。 與眾多以數據驅動(dòng)為核心的技術(shù)類(lèi)似，預測性維護的推進(jìn)主要涵蓋需求定義、模型開(kāi)發(fā)及部署上線(xiàn)等關(guān)鍵環(huán)節（如下圖）。本文將結合預測性維護系統的建立過(guò)程，總結預測性維護落地實(shí)施的七大策略，以期為企業(yè)提供啟示與借鑒。
預測性維護實(shí)施路徑
（參考資料:馮建設博士PHM課程資料，e-works整理）
1、確立明確的目標，做好前期評估 確立明確的實(shí)施目標，是防止預測性維護項目方向偏移的關(guān)鍵。在項目實(shí)施前，企業(yè)應分析現有維護體系的主要痛點(diǎn)和不足：是設備故障導致生產(chǎn)節拍頻繁被打斷？或是產(chǎn)品品質(zhì)一致性難以保證？亦或是運維成本過(guò)高？針對這些痛點(diǎn)，企業(yè)需要明確通過(guò)預測性維護解決的關(guān)鍵問(wèn)題，是實(shí)現故障預測？還是產(chǎn)能或產(chǎn)品質(zhì)量改善？其核心目標仍應圍繞“提質(zhì)增效，降本減存”等方面。 在確定核心目標后，企業(yè)還應進(jìn)行執行前的可行性研究和評估。全面評估企業(yè)當前制造水平，識別企業(yè)與推進(jìn)預測性維護之間的技術(shù)差距，制定分階段實(shí)施計劃，并估算投入成本與預期回報之間的關(guān)系，是否值得投入。還應考慮現有人員配備情況，以及特殊設備對應的預測性維護技術(shù)的成熟度。 2、選擇合適且速贏(yíng)的場(chǎng)景切入 對于預測性維護來(lái)說(shuō)，建模方法千萬(wàn)條，選對場(chǎng)景第一條。建議企業(yè)選擇最需要關(guān)注且能夠快速見(jiàn)效的實(shí)施對象。 首先，企業(yè)需根據當前生產(chǎn)表現相關(guān)指標，明確監控的層級，是部件級、設備級、產(chǎn)線(xiàn)級還是工廠(chǎng)級。例如，針對設備停機，要深入分析是特定部件頻繁故障導致的停機，還是產(chǎn)線(xiàn)間缺乏有效的生產(chǎn)協(xié)同而引起的，找到關(guān)鍵瓶頸，確定需要監控的關(guān)鍵部件或環(huán)節。 其次，預測性維護并不適用于所有對象。它更適用于故障發(fā)生頻率不高，但一旦發(fā)生會(huì )導致長(cháng)時(shí)間停機和高額經(jīng)濟損失的設備。企業(yè)可以通過(guò)四象圖來(lái)作判定設備優(yōu)先級，縱軸代表部件故障發(fā)生頻率，橫軸表示故障發(fā)生造成的停機時(shí)間及經(jīng)濟損失（如下圖）。
預測性維護實(shí)施對象選擇方法
（來(lái)源:馮建設博士PHM課程資料）
其中，對于故障發(fā)生頻率高，不易維修且經(jīng)濟損失大的設備，更應考慮設備設計的問(wèn)題，需改進(jìn)設計；對于故障發(fā)生頻率高，但經(jīng)濟損失小，且容易更換的設備，準備更多備件即可；對于故障發(fā)生頻率低，經(jīng)濟損失小，維修維護容易的設備，采用傳統維護方式更具性?xún)r(jià)比。而對于故障發(fā)生頻率低，但影響重大的設備，實(shí)施預測性維護能夠更顯著(zhù)地凸顯其價(jià)值。 此外，企業(yè)還需對實(shí)施對象進(jìn)行可行性評估，包括考慮設備數據收集的情況，如數據的完整性、可靠性，基于收集的數據能否評估部件的衰退程度，以及考慮應用開(kāi)發(fā)成本、故障發(fā)生模式等。 值得的一提的是，選擇快速見(jiàn)效的項目，不僅可以驗證技術(shù)方法論的可行性，還能增強團隊繼續執行項目的信心，并快速檢驗特定場(chǎng)景是否具備大規模實(shí)施的可行性。 3、突破小數據瓶頸 對于預測性維護而言，數據量多少足夠？是否越多越好？從理論上看，“足夠”的數據量可以為預測模型提供更豐富的信息和更準確的故障模式識別，從而提高預測的準確性。然而，在工業(yè)領(lǐng)域，獲取足夠大的數據量并不總是現實(shí)或可行的。 因此，推進(jìn)預測性維護，企業(yè)需要解決小數據的問(wèn)題。即通過(guò)定義問(wèn)題的邊界，來(lái)確定數據采集的范圍。如是監控某個(gè)關(guān)鍵部件、設備，還是整條產(chǎn)線(xiàn)？是實(shí)現異常監控和報警，還是故障模式判定？不同的預期目標、不同的監控對象/層級、不同的需求，對于傳感器的部署，數據來(lái)源的設計，采集頻率、數據量大小的要求等都不一樣，可結合競爭性測算對成本、潛在收益等進(jìn)行綜合評估來(lái)確定。另外，還可以基于原因分析，開(kāi)展有針對性的數據采集。企業(yè)基于對設備基理的深入理解，對可能導致故障的各種原因進(jìn)行一一列舉，并找到與故障成因最相關(guān)的因素，進(jìn)行數據采集。通過(guò)這種方式，數據采集的范圍更精確，模型的準確度也更高。
總之，數據收集是一個(gè)逐步積累的過(guò)程，數據量也并非越多越好，“正確的數據”遠比有量無(wú)質(zhì)的“大數據”更好，無(wú)關(guān)的數據反而會(huì )讓模型的性能偏離。 4、增強模型的魯棒性和泛化性 模型的準確性和可靠性是衡量預測性維護項目成功的關(guān)鍵因素。為有效提高模型的準確性，除了加強數據采集和處理、深入研究設備機理、優(yōu)化模型結構和參數設置以及建立有效的模型驗證機制等措施，確保模型在動(dòng)態(tài)工況下的自適應更新能力同樣至關(guān)重要，即提高模型的魯邦性和泛化性。 魯棒性強的模型能夠抵御各種干擾和變化，保持穩定性能；而泛化性好的模型則能夠適用于不同的數據分布，不僅在訓練數據上表現良好，而且在新的、真實(shí)的數據分布上也能保持性能。在業(yè)界，主要利用貝葉斯優(yōu)化、遷移學(xué)習、深度學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等方法，確保數據分布發(fā)生變化時(shí)模型的魯棒性和泛化性。不過(guò)，還需要建立一套完善的模型評估機制來(lái)確保模型的持續有效性，包括判斷訓練數據分布是否發(fā)生變化，以及更新后的模型是否滿(mǎn)足當前的工作狀況。模型在運行過(guò)程中，還應對模型進(jìn)行持續的修正、迭代和完善。 5、注重與現有維護運營(yíng)體系的緊密融合 為確保預測性維護項目成功復制推廣，企業(yè)應注重預測性維護技術(shù)與企業(yè)現有的維護運營(yíng)體系緊密結合，包括與其他維護方式的有效協(xié)同，與現場(chǎng)維護人員操作習慣相匹配，以及與企業(yè)其他業(yè)務(wù)系統的集成等方面。 現場(chǎng)維護人員是維護活動(dòng)的直接執行者，他們對系統的接受程度和使用熟練度直接影響系統的效能。因此，系統在設計時(shí)應充分考慮現場(chǎng)維護人員的操作習慣和需求，提供簡(jiǎn)潔直觀(guān)的用戶(hù)界面，確保易用性，以便他們能夠迅速上手，無(wú)需長(cháng)時(shí)間的培訓和學(xué)習。還需加強對維護人員的培訓和教育。另外，實(shí)現系統與企業(yè)其他業(yè)務(wù)系統（如ERP、MES等）的無(wú)縫對接，是確保數據一致性和流程協(xié)同的關(guān)鍵。 6、避免將預測準確率作為項目成敗的唯一標準 預測性維護是一種面向維護活動(dòng)的策略設計，核心在于將預測結果作為整個(gè)維修維護活動(dòng)的輸入或參考，實(shí)現對整個(gè)維護策略或流程的優(yōu)化。從這個(gè)層面來(lái)看，預測性維護的價(jià)值不僅僅在于其技術(shù)實(shí)現，更在于它對整個(gè)企業(yè)維護經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的積極影響。因此，將準確率作為預測性維護項目成敗的唯一指標是有局限性的。 另外，預測性維護價(jià)值鏈路較長(cháng)且復雜，涉及數據收集、模型訓練、維護策略制定等多個(gè)環(huán)節，不同于數據來(lái)源穩定、工作目標單一的應用場(chǎng)景，比如視覺(jué)檢測，主要關(guān)注合格率， 可以將準確性作為關(guān)鍵衡量指標。建議企業(yè)在追求模型準確性的同時(shí)，從多角度更全面地評估預測性維護項目的成效。包括：項目實(shí)施后設備故障率的降低程度、維護成本的節約情況、生產(chǎn)效率的提升程度等指標；模型的穩定性、可靠性、易用性、可解釋性等。 7、加強與AI技術(shù)的整合與應用 AI技術(shù)的快速發(fā)展，為實(shí)現更加準確和高效的預測性護提供了全新的可能性。AI技術(shù)具有強大的數據處理、模式識別和學(xué)習能力，能夠為預測性維護提供強大的技術(shù)支持。 數據采集與處理：AI可以根據不同的需求和場(chǎng)景，制定并優(yōu)化采集策略，包括傳感器的布置，在保證經(jīng)濟性的同時(shí)，采集到所需要的數據；數據采集測點(diǎn)優(yōu)化，如優(yōu)化傳感器和監控設備的布置和數量；識別和糾正數據中的錯誤、重復和異常值，提高數據的質(zhì)量。 特征提?。篈I輔助的特征工程可以幫助提取關(guān)鍵特征和選擇最優(yōu)性能參數，剔除冗余信息；通過(guò)機器學(xué)習算法可自動(dòng)發(fā)現隱藏的模式和關(guān)聯(lián)。 模型訓練與驗證：基于不同的場(chǎng)景應用，AI使用機器學(xué)習算法，如回歸分析、決策樹(shù)、支持向量機、隨機森林和深度學(xué)習等來(lái)訓練模型。通過(guò)交叉驗證等技術(shù)，AI可以評估模型的穩健性和準確性。模型上線(xiàn)后，AI可通過(guò)遷移學(xué)習、貝葉斯優(yōu)化等方法支持模型的持續迭代更新。 決策支持：強化學(xué)習可以根據預測結果，幫助制定維護策略，指導現場(chǎng)的運營(yíng)活動(dòng)；大模型還可以幫助工程師生成典型的點(diǎn)巡檢運維SOP（標準操作程序）。 總之，技術(shù)終究只是實(shí)現目標的工具，推進(jìn)預測性維護的關(guān)鍵在于如何設定更清晰的改善目標，如何與企業(yè)現有的維護運營(yíng)體系融合，如何推動(dòng)組織文化的轉變，實(shí)現企業(yè)運維模式的全面革新和升級。在這一過(guò)程中，專(zhuān)業(yè)知識和實(shí)踐經(jīng)驗的積累也至關(guān)重要。為了幫助企業(yè)和工程師們更好地掌握智能運維的最新理念和技術(shù)，e-works特別推出了“智能運維與設備健康管理高級研修班”。
“智能運維與設備健康管理高級研修班”將邀請業(yè)內知名技術(shù)專(zhuān)家與優(yōu)秀企業(yè)，圍繞“智能運維與設備健康管理的關(guān)鍵技術(shù)，設備狀態(tài)監測和故障診斷、智能運維及制造服務(wù)化轉型實(shí)施要，以及設備狀態(tài)監測、PHM技術(shù)、MRO平臺的應用與落地方法”展開(kāi)精彩授課。具體亮點(diǎn)包括： ●一站式學(xué)習智能運維與設備健康管理的先進(jìn)管理理念與前沿技術(shù)應用。深入學(xué)習設備故障診斷與健康管理、預測性維護技術(shù)、智能運維等前沿數字化技術(shù)在設備管理中的應用。 ●講深講透設備狀態(tài)監測與故障診斷。從設備的數據采集、監測到設備健康狀態(tài)評估、故障診斷的方法，全面學(xué)習設備狀態(tài)監測與故障診斷的路徑與方法，并通過(guò)具體案例分析指導學(xué)員掌握實(shí)踐經(jīng)驗與技巧。 ●深入學(xué)習設備管理的高階應用——設備的預測性維護。學(xué)習預測性維護的定義、技術(shù)概念、系統開(kāi)發(fā)流程、企業(yè)實(shí)施的路徑與方法等。 ●結合企業(yè)轉型熱點(diǎn)，學(xué)習產(chǎn)品/裝備服務(wù)化轉型的拓展應用。 當前培訓班報名已進(jìn)入倒計時(shí)！e-works誠摯邀請制造企業(yè)生產(chǎn)/設備主管及技術(shù)骨干、CIO、IT經(jīng)理、EAM/PHM項目經(jīng)理等參加。 詳情及報名：https://www.e-works.net.cn/report/20240822znyw/znyw.html
