[科学技术]如何通过机器学习预测维护设备？

物联网技术正在连接工业领域的所有设备。相关人员可以远程参观工厂，甚至了解机器的健康状况。虚拟世界和现实世界的界限越来越模糊。工业数字化时代已经到来。企业将从设备层获取丰富的数据，并利用它创造更大的价值收益。

数字化的巨大价值逐渐被工业企业认可，越来越多的企业开始投入资金升级系统，从被动的设备维护到主动的预测性维护。过去，机器的不合理使用给工厂造成了巨大的损失，预测维修将在帮助企业更好地诊断设备问题、提高生产效率和降低成本方面发挥重要作用。

未来无论是食品加工、电子生产还是汽车制造，都离不开大数据，数据将是新时代的黄金。制造商在生产过程中使用数据来提高效率、提高生产可靠性或降低总体成本。

预测性维护降低了停机风险

熟悉工业物联网的工厂管理者都知道，数字化制造目前最大的卖点之一就是预见未来的情况。通过数据分析，他们可以洞察设备性能和过程有效性，使设备经理知道如何优化生产，最终为公司创造更大的效益。

预知维修的实现改变了传统的工业设备管理方式。设备寿命分析可以预测设备维护的时间点，并可以根据设备状况做出何时维护系统的明智决策，而不是等待设备故障响应或维护。

停机维护可能会浪费工厂更多的生产资源，而预测性维护可以最大限度地减少计划外停机时间，从而增加机器的整体运行时间，提高产量，而不会产生新的资本支出。然而，要进行准确的预测和维护，需要从大量数据中进行分析，实现这一目标具有挑战性。

工业维护中的机器学习

大数据处理分析过程中没有人工智能，利用机器学习算法解决大量数据分析是一种重要的方法。工厂可以训练算法，使机器能够自动识别生产数据中的异常性能，不仅可以标记有问题的数据，还可以分析根本原因。

在一个工业设备中，可以有几十个传感器或其他健康检测数据，这些数据可以被整理成某种格式的信息，然后与维护记录和机器操作历史记录一起进行评估，以最终确定可能发生什么问题。

目前很多企业都提供物联网分析平台，比如通用电气的predix平台和资产绩效管理(apm)套件。它支持通过物联网与机器的连接，利用平台的机器学习算法、apm标准测量和高级分析来分析数据，让维护人员及时发现机器可能出现的问题。

毫无疑问，这是为工厂经理和维护工程师提供全面运营改进的宝贵资源。

机器学习将提高生产效率

在未来的制造业中，所有的机器都可能通过物联网进行连接，因此会有大量的数据需要工程师进行处理和分析。因此，有必要利用物联网平台的机器学习算法，通过监测和分析机器的振动变化来预测可能出现的问题。

此外，该算法可以根据历史数据评估这种情况，分析这种情况的频率，结合性能指标确定是哪种问题，并在机器需要维护时向工程师发出警报。这使得机器只有在其状态表明应该维护时才需要维护，即基于状态的预测性维护。

事实上，机器学习使数据分析成为一个更加自动化的过程。在一些工业应用中，算法分析允许机器自动设置或重新配置机器，从而纠正不良生产。随着机器算法学习的积累，这种分析和预测将成为越来越可行的提高效率的方法。