预测性维护推进的七大策略

　　预测性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）是一种先进的维护策略。它通过收集设备正常运行数据，利用数据分析和建模技术，识别出设备的潜在故障或性能下降趋势，从而提前来维护操作，以避免设备故障导致的生产中断或安全事故。预测性维护通常关注设备的某一特定部分或系统，并对其进行有明确的目的性的监测和诊断，侧重于设备的故障预测和预防性维护，并实现运维成本最优。因此，与事后维修、周期性预防维护、基于状态的维护相比，预测性维护可以最大限度地减少意外停机时间，延长设备寿命，并降低维护成本。

　　近年来，随着传感器、人工智能、工业物联网、大数据等技术的蓬勃发展，预测性维护受到市场广泛关注与重视。据物联网市场调查与研究机构IoT Analytics最新一版的《2023—2028年预测性维护和资产性能市场报告》显示，预计到2028年，预测性维护市场将以每年17%的速度增长。

　　然而，作为一门融合了计算机科学、数据科学、大数据、人工智能、工业软件和物联网、工程领域专家知识以及统计学等多个学科的复杂技术，预测性维护的推进不仅需要企业具备高水平的技术能力和综合性的跨领域技术人才，也需要一套系统化的落地实施方法论。

　　与众多以数据驱动为核心的技术类似，预测性维护的推进主要涵盖需求定义、模型开发及部署上线等关键环节（如下图）。本文将结合预测性维护系统的建立过程，总结预测性维护落地实施的七大策略，以期为公司可以提供启示与借鉴。

　　确立明确的实施目标，是防止预测性维护项目方向偏移的关键。在项目实施前，企业应分析现有维护体系的主要痛点和不足：是设备故障导致生产节拍频繁被打断？或是产品的质量一致性很难保证？亦或是运维成本过高？针对这些痛点，企业要明确通过预测性维护解决的核心问题，是实现故障预测？还是产能或产品质量改善？其核心目标仍应围绕“提质增效，降本减存”等方面。

　　在确定核心目标后，企业还应进行执行前的可行性研究和评估。全面评估企业当前制造水平，识别企业与推进预测性维护之间的技术差距，制定分阶段实施计划，并估算投入成本与预期回报之间的关系，是否值得投入。还应考虑现有人员配备情况，以及特殊设备对应的预测性维护技术的成熟度。

　　对于预测性维护来说，建模方法千万条，选对场景第一条。建议企业选择最要关注且能快速见效的实施对象。

　　首先，企业需根据当前生产表现相关指标，明确监控的层级，是部件级、设备级、产线级还是工厂级。例如，针对设备停机，要深入分析是特定部件频繁故障导致的停机，还是产线间缺乏有效的生产协同而引起的，找到关键瓶颈，确定需要监控的核心部件或环节。

　　其次，预测性维护并不适用于所有对象。它更适用于故障发生频率不高，但若发生会导致长时间停机和高额经济损失的设备。公司能够通过四象图来作判定设备优先级，纵轴代表部件故障发生频率，横轴表示故障发生造成的停机时间及经济损失（如下图）。

　　其中，对于故障发生频率高，不易维修且经济损失大的设备，更应考虑设备设计的问题，需改进设计；对于故障发生频率高，但经济损失小，且容易更换的设备，准备更多备件即可；对于故障发生频率低，经济损失小，维修维护容易的设备，采用传统维护方式更具性价比。而对于故障发生频率低，但影响重大的设备，实施预测性维护能够更显著地凸显其价值。

　　此外，企业还需对实施对象进行可行性评估，包括考虑设备数据收集的情况，如数据的完整性、可靠性，基于收集的数据能否评估部件的衰退程度，以及考虑应用开发成本、故障发生模式等。

　　值得的一提的是，选择快速见效的项目，不但可以验证技术方法论的可行性，还能增强团队继续执行项目的信心，并快速检验特定场景是不是具备大规模实施的可行性。

　　对于预测性维护而言，数据量多少足够？是否越多越好？从理论上看，“足够”的数据量可以为预测模型提供更丰富的信息和更准确的故障模式识别，来提升预测的准确性。然而，在工业领域，获取足够大的数据量并不总是现实或可行的。

　　因此，推进预测性维护，企业要解决小数据的问题。即通过定义问题的边界，来确定数据采集的范围。如是监控某个核心部件、设备，还是整条产线？是实现异常监控和报警，还是故障模式判定？不同的预期目标、不同的监控对象/层级、不同的需求，对于传感器的部署，数据来源的设计，采集频率、数据量大小的要求等都不一样，可结合竞争性测算对成本、潜在收益等做综合评估来确定。另外，还可以基于缘由分析，开展有明确的目的性的数据采集。企业基于对设备基理的深入理解，对可能会引起故障的种种原因进行一一列举，并找到与故障成因最相关的因素，进行数据采集。通过这一种方式，数据采集的范围更精确，模型的准确度也更高。

　　总之，数据收集是一个逐步积累的过程，数据量也并非越多越好，“正确的数据”远比有量无质的“大数据”更好，无关的数据反而会让模型的性能偏离。

　　模型的准确性和可靠性是衡量预测性维护项目成功的重要的条件。为有效提升模型的准确性，除了加强数据采集和处理、深入研究设备机理、优化模型结构和参数设置以及建立有效的模型验证机制等措施，确保模型在动态工况下的自适应更新能力同样至关重要，即提高模型的鲁邦性和泛化性。

　　鲁棒性强的模型能够抵御各种干扰和变化，保持稳定性能；而泛化性好的模型则能够适用于不同的数据分布，不仅在训练数据上表现良好，而且在新的、真实的数据分布上也能保持性能。在业界，主要利用贝叶斯优化、迁移学习、深度学习的神经网络等方法，确保数据分布发生明显的变化时模型的鲁棒性和泛化性。不过，还要建立一套完善的模型评估机制来确保模型的持续有效性，包括判断训练数据分布是否发生明显的变化，以及更新后的模型是不是满足当前的工作状况。模型在运行过程中，还应对模型进行持续的修正、迭代和完善。

　　为确保预测性维护项目成功复制推广，企业应注重预测性维护技术与企业现有的维护运营体系紧密结合，包括与其他维护方式的有效协同，与现场维护人员操作习惯相匹配，以及与企业别的业务系统的集成等方面。

　　现场维护人员是维护活动的直接执行者，他们对系统的接受程度和使用熟练度直接影响系统的效能。因此，系统在设计时应最大限度地考虑现场维护人员的操作习惯和需求，提供简洁直观的用户界面，确保易用性，以便他们可以迅速上手，无需长时间的培训和学习。还需加强对维护人员的培训和教育。另外，实现系统与企业别的业务系统（如ERP、MES等）的无缝对接，是确保数据一致性和流程协同的关键。

　　预测性维护是一种面向维护活动的策略设计，核心在于将预测结果作为整个维修维护活动的输入或参考，实现对整个维护策略或流程的优化。从这个层面来看，预测性维护的价值不仅仅在于其技术实现，更在于它对整个企业维护经营活动的积极影响。因此，将准确率作为预测性维护项目成败的唯一指标是有局限性的。

　　另外，预测性维护价值链路较长且复杂，涉及数据收集、模型训练、维护策略制定等多个环节，不同于数据来源稳定、工作目标单一的应用场景，比如视觉检测，主要关注合格率，

　　可以将准确性作为关键衡量指标。建议企业在追求模型准确性的同时，从多角度更全面地评估预测性维护项目的成效。包括：项目实施后设备故障率的降低程度、维护成本的节约情况、生产效率的提升程度等指标；模型的稳定性、可靠性、易用性、可解释性等。

　　AI技术的加快速度进行发展，为实现更准确和高效的预测性护提供了全新的可能性。AI技术具有强大的数据处理、模式识别和学习能力，能够为预测性维护提供强大的技术支持。

　　数据采集与处理：AI能够准确的通过不同的需求和场景，制定并优化采集策略，包括传感器的布置，在保证经济性的同时，采集到所需要的数据；数据采集测点优化，如优化传感器和监控设备的布置和数量；识别和纠正数据中的错误、重复和异常值，提高数据的质量。

　　特征提取：AI辅助的特征工程能够在一定程度上帮助提取关键特征和选择最优性能参数，剔除冗余信息；通过机器学习算法可自动发现隐藏的模式和关联。

　　模型训练与验证：基于不同的场景应用，AI使用机器学习算法，如回归分析、决策树、支持向量机、随机森林和深度学习等来训练模型。通过交叉验证等技术，AI可以评估模型的稳健性和准确性。模型上线后，AI可通过迁移学习、贝叶斯优化等方法支持模型的持续迭代更新。

　　决策支持：强化学习能够准确的通过预测结果，帮助制定维护策略，指导现场的运营活动；大模型还能够在一定程度上帮助工程师生成典型的点巡检运维SOP（标准操作程序）。

　　总之，技术终究只是实现目标的工具，推进预测性维护的重点是如何设定更清晰的改善目标，如何与企业现有的维护运营体系融合，如何推动组织文化的转变，实现企业运维模式的全面革新和升级。在这一过程中，专业相关知识和实践经验的积累也至关重要。为帮助企业和工程师们更好地掌握智能运维的最新理念和技术，e-works特别推出了“智能运维与设备健康管理高级研修班”。

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　　●深入学习设备管理的高阶应用——设备的预测性维护。学习预测性维护的定义、技术概念、系统开发流程、企业实施的路径与方法等。

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