01 時(shí)代的呼喚

　　新基建讓工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心、人工智能等近幾年耳熟能詳?shù)母拍钤俅位馃崞饋�。這些名詞也意味著中國(guó)工業(yè)有著新的需求，渴望新變革。

　　回想一下，機(jī)器的出現(xiàn)，簡(jiǎn)單來說是想要解放生產(chǎn)力：不少東西，采用人手工制作太慢了，況且，人需要休息，而機(jī)器可以24小時(shí)不停歇。

　　那么，問題來了，機(jī)器怎樣可以在可控范圍內(nèi)自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)？

　　這個(gè)問題有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：人的管理和自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)。

　　在機(jī)器自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)方面，人們已經(jīng)取得一定的成績(jī)。進(jìn)入工業(yè)4.0，需要考慮人的管理與機(jī)器自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)怎么融合的問題。簡(jiǎn)單來說，即人機(jī)協(xié)同。這過程中少不了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)中心、人工智能等新一代信息技術(shù)的興起和推動(dòng)。

　　傳統(tǒng)的制造業(yè)主要是圍繞材料、機(jī)器、方法、測(cè)量和維護(hù)五個(gè)核心要素進(jìn)行技術(shù)升級(jí)的。其中，針對(duì)維護(hù)的預(yù)測(cè)性維護(hù)近年來也越發(fā)受到重視。得益于傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)發(fā)展，預(yù)測(cè)性維護(hù)成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“殺手級(jí)”應(yīng)用。

　　02 預(yù)測(cè)性維護(hù)

　　預(yù)測(cè)性維護(hù)是將傳統(tǒng)以人工為主的運(yùn)維管理轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)化、信息化的智能監(jiān)測(cè)維護(hù)方式，它不同于預(yù)防性維護(hù)和修復(fù)性維護(hù)，而是集設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷和預(yù)測(cè)、維修決策支持和維修活動(dòng)于一體的一種主動(dòng)維護(hù)方式。通過對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行連續(xù)測(cè)量和數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的診斷以及設(shè)備狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，制定最優(yōu)維護(hù)方案。

　　現(xiàn)階段，狀態(tài)監(jiān)測(cè)主要通過監(jiān)測(cè)各種參數(shù)（如設(shè)備振動(dòng)、溫度等）以識(shí)別設(shè)備的潛在故障。數(shù)據(jù)的采集主要包括設(shè)備數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、（工人）作業(yè)數(shù)據(jù)等。一般通過振動(dòng)、溫度、壓力、超聲波、油液分析等不同的監(jiān)測(cè)方法采集設(shè)備狀態(tài)的數(shù)據(jù)。

　　寰球設(shè)備健康管理系統(tǒng)從設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)入手，通過寰球MEMS振動(dòng)傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。通過寰球多維感知與部件預(yù)警系統(tǒng)單元對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行邊緣計(jì)算、特征提取，并通過多種方式將提取后的特征值上傳至云端，經(jīng)過部署在云端的算法模型計(jì)算，得出設(shè)備的健康度與相關(guān)數(shù)據(jù)。

　　在此基礎(chǔ)上，通過物理模型、知識(shí)系統(tǒng)和統(tǒng)計(jì)模型等混合型故障預(yù)測(cè)技術(shù)，融合故障診斷的算法，如時(shí)頻診斷、統(tǒng)計(jì)診斷、專家系統(tǒng)診斷、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷、模糊診斷、灰色熊理論診斷等，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備早期微弱性能變化展示、異常識(shí)別報(bào)警、故障診斷和預(yù)測(cè)。

　　寰球設(shè)備健康管理系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)模型＋機(jī)理模型＋專家知識(shí)的特色混合建模技術(shù)，建立智能數(shù)據(jù)分析模型，設(shè)備監(jiān)督方案從單維度閾值監(jiān)測(cè)上升為多變量融合監(jiān)測(cè)。同時(shí)，系統(tǒng)設(shè)有智能趨勢(shì)分析，能夠預(yù)測(cè)部件的故障趨勢(shì)，方便管理人員編制故障預(yù)警，根據(jù)預(yù)警主動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。

　　除此以外，基于運(yùn)行信息、檢修信息等數(shù)據(jù)積累，綜合設(shè)備故障數(shù)據(jù)更換備件、設(shè)備可靠性等信息，為維保、維修方案制定和決策提供數(shù)據(jù)和理論的支撐。

　　03 預(yù)測(cè)性維護(hù)的意義

　　相對(duì)于其他的維修方式，預(yù)測(cè)性維護(hù)可以進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、故障預(yù)測(cè)，也可用于質(zhì)量控制、資產(chǎn)追蹤、決策支撐等。其主要的優(yōu)勢(shì)在于：

　　縱向來看，預(yù)測(cè)性維護(hù)有利于企業(yè)降低生產(chǎn)成本、提高效益有顯著作用（通常可將維護(hù)成本降低10－50％）；

　　橫向來看，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，引入預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)可以有效提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力（如識(shí)別和改進(jìn)產(chǎn)品缺陷，增加生產(chǎn)安全性等）；

　　新時(shí)代工業(yè)服務(wù)要求的變化和商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變無不倒逼產(chǎn)業(yè)模式的轉(zhuǎn)變，預(yù)測(cè)性維護(hù)便是新時(shí)代、新業(yè)態(tài)下出現(xiàn)的新模式。

　　作為信息化建設(shè)者的一員，寰球致力于工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，幫助企業(yè)，尤其是中小型企業(yè)通過云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段對(duì)生產(chǎn)設(shè)備、產(chǎn)品、服務(wù)進(jìn)行管理，提高生產(chǎn)效率，縮減成本，一起往高質(zhì)量制造業(yè)方向攜手共進(jìn)。