工业4.0落地的最短路径：预测性维护
工业4.0落地的最短路径：预测性维护行言科技 行言 AI ENERGIZE 2024年12月13日 14:46 重庆预测性维护
一个没有意外停机的世界
在工业制造的领域里，意外停机不仅意味着生产效率的损失，还可能导致成本的激增和交货期的延误。
然而，随着预测性维护技术的兴起，我们正迈向一个革命性的时代——一个意外停机成为过去的世界。
预测性维护通过实时数据和先进算法，提前预测设备故障的发生时机，从而避免了不可预见的停机，保障了生产的连续性。
如今，许多企业已经意识到，只有通过数据驱动的智能维护策略，才能真正实现工业设备的最大效益，确保生产线的平稳运行。
就像一个精心编排的交响乐，没有中断，只有和谐与效率。
工业4.0的加速器
预测性维护的优势
预测性维护技术被誉为工业领域的一项“杀手级”应用，它的出现解决了长期困扰制造业的问题，提供了高效、低成本的维护解决方案。
尽管从传统的维护模式向预测性维护模式转型看似艰巨，但这一改变带来的收益是巨大的。
1. 对产线影响小
与智能制造中需要对产线进行大规模改造不同，预测性维护的硬件设备主要用于建立设备与服务器之间的连接，不需要对现有产线或生产工艺进行改变。这意味着预测性维护对生产排程的整体影响非常小，企业可以在不干扰现有生产流程的前提下实施智能维护。
2. 复制性高
预测性维护技术的另一大优势是高复制性。在相同的设备上，可以快速复制解决方案，并且随着设备数量的增加，所产生的可利用数据也会大幅增加，从而对模型精准度的提升起到积极作用。通过不断积累数据，企业可以提升预测性维护的整体效能。
3. 延长设备使用寿命
预测性维护通过实时监控设备状态，能够及时发现潜在问题，从而防止小问题发展成大故障。这种早期干预有助于延长设备的使用寿命，确保设备始终处于最佳运行状态。
4. 降低维护成本
预测性维护可以轻松监测设备的健康状况，并在问题尚未变得不可修复时进行干预。这样可以最大限度地减少由于计划外停机而产生的运营损失，进而降低维护成本。
5. 减少停机时间
预测性维护通过在故障发生之前进行修复，显著减少了生产线停机时间。据普华永道的报告显示，60%实施预测性维护的企业其正常运行时间平均增加了9%。减少的停机时间意味着生产过程的持续性，降低了由于设备故障导致的生产损失。
6. 增强安全性
设备故障往往伴随安全隐患，预测性维护可以提前识别潜在的故障风险，避免了设备故障可能带来的安全问题。通过确保设备的稳定运行，预测性维护有效提高了工作场所的安全性。
7. 数据驱动决策
实施预测性维护后，企业会积累大量关于设备性能和健康状态的数据。这些数据为决策提供了宝贵的依据，企业可以根据数据中的模式和趋势优化维护策略，合理配置资源，从而提高整体运营效率。
8. 改善机器效率
预测性维护有助于提高设备效率。通过实时了解设备健康状况，企业可以迅速判断哪些设备需要特别关注，从而采取相应的维护措施，避免效率下降或设备故障。
9. 延长资产寿命
通过预测性维护，设备得到定期和及时的维护，减少了灾难性故障的发生。随着设备运行更加平稳高效，其使用寿命也得以延长，企业在设备替换上的资金投入减少，可以将更多资金用于其他改进。
10. 减少供应链压力
在当前全球供应链压力巨大的背景下，减少设备故障带来的意外停机能够有效降低对备件和紧急物流的需求。这样，不仅可以减轻供应链管理的压力，也能让物流团队集中精力处理常规任务。
11. 更好地发挥员工的作用
预测性维护能够更有效地利用员工的时间和技能。通过将维护工作从传统的定时巡检转为基于设备健康状况的实时响应，企业能确保维护人员在最需要的地方发挥作用，从而提升工作效率和员工满意度。
行言科技
预测性维护的先行者
我们的技术确保了设备监控数据的准确性，助力企业在实施智能维护的过程中实现全面的设备健康管理。
1. 高频率高密度的原始数据采集
我们的预测性维护技术采用高频率和高密度的原始数据采集方法，基于机器人现场运行的真实参数，进行毫秒级的采集。这一能力确保了设备状态的实时性和数据的准确性，为后续的分析和预测提供了坚实基础。
2. 专有协议的数据采集
为了确保从不同品牌和型号的设备中获取准确的数据，我们的数采网关支持多种机器人专有协议。这种多协议支持极大地提升了数据采集的精度，并减少了因协议不兼容造成的误差，确保了多种设备在同一系统下的无缝对接。
3. AI数据处理与分析软件
我们的AI数据处理与分析软件运行在边缘AI控制器中，能够实时处理并分析采集到的大量高频数据。这种边缘计算能力不仅提升了数据处理速度，减少了因网络延迟和带宽限制导致的数据失真，还确保了在设备出现异常时能够迅速做出反应。
4. 深度学习与异常检测模型
通过采用基于深度学习的异常检测模型，能够精确识别设备状态的异常变化。通过学习正常设备运行时的数据表现，系统自动定义上下阈值，并能够提前预警潜在故障。这种深度学习模型能够大幅提升故障预测的准确性，降低生产中断的风险。
5. 多维度分析模型
为了提升预测的准确性，为每台设备部署了多种分析模型，包括驱动轴电流异常检测、扭矩异常检测和孤立森林模型等。这些多维度模型能够从多个角度对设备状态进行全面分析，确保预测的准确性，减少由于单一因素造成的误诊。
6. 实时在线监控和查询
支持设备状态的实时在线监控和查询，使得维护人员能够随时了解设备的最新运行状况。通过这种实时数据反馈，企业能够及时采取措施，防止设备故障带来的生产停滞，进一步提高生产效率。
7. 模型管理与优化
提供了灵活的模型管理功能，允许用户根据设备的实际运行情况对模型进行优化和调整。通过持续对模型进行训练和优化，确保预测结果与设备的实时状态高度匹配，提高了系统的适应性和精确度。
8. 大数据与算法为核心能力
结合多种数学和机理模型，提高了预测的准确率。系统通过融合历史数据，在不断优化的算法支持下，确保了设备状态变化的精准预测，为企业提供了有力的决策支持。
9. 权威性
此外，我们还深度参与了预测性维护国家标准，作为重要起草单位之一，大制科技联合创始人黄毅和郭云作为起草人深度参与编写了此项标准，为我国预测性维护领域的首项国家标准的出台做出了重要贡献。
该项标准的确立，是我国预测性维护领域的首项国家标准，宣告着预测性维护将自此彻底告别无标准时代。
成功案例：
客户见证我们的价值
项目概况：
最终用户——国内某头部车身零部件供应商
监控设备——Fanuc机器人（焊接车间用）
应用场景——设备预测性维护
模型部署：
电流异常检测模型（单特征）
扭矩异常检测模型（单特征）
孤立森林模型（多特征高维度）
监控对象——机器人六轴驱动单元（J1~J6）
模型输出：
设备状态波动异常预警
设备状态趋势异常预警
设定参数异常预警
项目期间数据跟踪时长共计144小时 ，模型异常识别准确率达到100% ，可实现对于设备变化点和设备状态异常的准确识别；
预测性的结果输出 ，帮助维修人员在设备故障前及时应对 ，规避了设备故障带来的停产损失。
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