如何通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測維護(hù)設(shè)備？

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在連接工業(yè)現(xiàn)場的所有設(shè)備，相關(guān)人員可以遠(yuǎn)程訪問工廠甚至了解了機(jī)器的健康狀況，虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界的邊界越來越模糊，工業(yè)數(shù)字化時代已經(jīng)到來，企業(yè)將獲取來自于設(shè)備層的豐富數(shù)據(jù)，并用于創(chuàng)造更大的價值收益。

　　數(shù)字化的巨大價值逐漸被工業(yè)企業(yè)認(rèn)識到，越來越多的企業(yè)開始投入資金去升級系統(tǒng)，從被動式的設(shè)備維護(hù)到主動式的預(yù)測性維護(hù)轉(zhuǎn)變。在過去，不合理的機(jī)器使用讓工廠承受很大的損失，而預(yù)測性維護(hù)將發(fā)揮重要作用，可以幫助企業(yè)更好地診斷設(shè)備問題，提升生產(chǎn)的效率和降低成本支出。

　　在未來，不管你是食品加工還是電子生產(chǎn)或者是汽車制造商，都離不開大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)將是新時代的黃金。廠商在生產(chǎn)過程利用數(shù)據(jù)提高效率，提升生產(chǎn)的可靠性，或降低整體成本。


預(yù)測性維護(hù)減少停機(jī)風(fēng)險

　　熟悉工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的工廠管理者都知道，目前數(shù)字化制造最大的賣點(diǎn)之一是預(yù)見未來的情況，通過數(shù)據(jù)分析可以獲得對設(shè)備性能和過程有效性的洞察力，從而讓設(shè)備管理者知道如何優(yōu)化生產(chǎn)，最終為公司創(chuàng)造更大的利益。

　　預(yù)測性維護(hù)的實(shí)現(xiàn)改變了傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備管理的方式，設(shè)備使用壽命分析可以預(yù)估設(shè)備維護(hù)的時間點(diǎn)，可以根據(jù)設(shè)備狀況做出關(guān)于何時維護(hù)系統(tǒng)的明智決策，而不是等設(shè)備故障時再進(jìn)行響應(yīng)或進(jìn)行維護(hù)。

　　停機(jī)維護(hù)可能會讓工廠浪費(fèi)更多的生產(chǎn)資源，預(yù)測性維護(hù)可以最大限度減少計劃外停機(jī)的時間，從而增長整體機(jī)器運(yùn)行時間和提升產(chǎn)量，而不需要產(chǎn)生新的資本支出。不過，要進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測維護(hù)，必需從大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)是具有挑戰(zhàn)性的。

工業(yè)維護(hù)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)

　　大數(shù)據(jù)處理分析過程中少了不人工智能，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行處理，是解決大量數(shù)據(jù)分析的重要方法。工廠可以對算法進(jìn)行培訓(xùn)，讓機(jī)器自動識別生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的異常表現(xiàn)，不僅是標(biāo)出有問題的數(shù)據(jù)，還要分析出根本原因。