预测性维护是指利用数据分析工具和技术来检测设备异常，并在故障发生之前预测潜在问题。这种方法利用来自传感器和机器的数据来提前判断维护需求，从而防止昂贵的停机时间并延长设备的使用寿命。

根据 IoT Analytics 的数据，预测性维护市场增长迅速，2022 年市场规模已达到55 亿美元，并预计到2028 年将以17% 的年增长率持续增长。该增长主要由石油和天然气等重资产行业推动，因为这些行业的停机成本极高。

目前，预测性维护市场已经发展出三种主要模式：间接故障预测、异常检测、剩余寿命（RUL）预测。大多数采用预测性维护的公司报告称其投资回报率（ROI）良好，其中95% 的企业认为预测性维护带来了好处，27% 的企业在一年内收回成本。

在该领域取得成功的供应商通常专注于特定行业或资产，而预测性维护的软件工具往往具有数据收集、分析和第三方集成功能。随着市场的成熟，预测性维护正在逐步融入更广泛的维护工作流程和资产管理系统。

预测性维护的核心优势在于提高运营效率和降低长期成本。通过防止设备意外故障，公司可以减少停机时间，提高安全性，并优化备件管理，使运营更加顺畅且具成本效益。

然而，将预测性维护整合到业务运营中并非易事。一个主要挑战是维护团队与 AI 专家的知识和文化差距。

· 维护人员可能对人工智能和数据分析缺乏深入了解。

· AI 专家通常不熟悉日常维护工作的复杂现实。

这种认知差距可能导致沟通障碍，从而影响预测性维护方案的实施效率。

预测性维护通过深度分析改变了传统维护方式。不同于以警报为核心的状态监测，预测性维护通过深入的数据分析预见并减轻潜在故障。

然而，根据 IoT Analytics 数据，目前许多预测性维护解决方案的准确率低于 50%，这会导致维护团队浪费时间处理误报，从而影响信任。因此，企业在推进预测性维护时需要重点关注以下几个关键因素。

预测性维护依赖于多个数据来源，包括运营数据、传感器数据和历史维护记录，以提供设备运行状况的全面视角。

关键数据类别包括：

1. 知识型数据：预构建模型、基本原理数据、专家知识等，为预测模型提供理论支撑。

2. 用户型数据：维护日志、操作员反馈等，提供设备的真实运行情况和历史记录，以提高预测准确性。

3. 硬件型数据：设备数据、传感器数据、控制器数据和网关数据，提供实时和历史运营信息，以揭示潜在故障模式。

4. 外部数据：环境因素或行业基准数据，有助于改进预测结果。

· 你是否收集了足够广泛的数据类型，以最大化预测准确性？

· 你是否考虑将传感器的温度和振动数据与操作日志结合，以提高故障预测能力？

采用多种分析方法——描述性、诊断性、预测性和规范性分析——可以确保全面了解当前状态和未来风险，从而做出更精确的决策。

· 描述性分析：总结历史数据，帮助理解设备过去的运行模式。

· 诊断性分析：查明导致设备故障的原因，帮助识别根本问题。

· 预测性分析：基于历史数据预测未来可能发生的故障，使维护更加主动。

· 规范性分析：提供具体建议，帮助预防故障或优化设备性能。

· 你的企业目前使用哪些分析方法？是否可以优化以提高预测能力？

· 你是否可以实施诊断性分析，以确定传感器检测到的异常的具体原因？

在预测性维护中，正常运行的数据远多于设备故障的数据，这种类别不平衡可能会影响模型的准确性。

解决方案包括：

· 数据层面：使用过采样（Oversampling）、欠采样（Undersampling）或SMOTE（合成少数类过采样技术）来平衡数据集。

· 算法层面：使用代价敏感学习（Cost-Sensitive Learning），让模型更关注故障数据，减少误报和漏报。

· 集成学习（Ensemble Learning）：通过多个模型的组合提高预测准确性。

· 你的预测性维护系统如何处理类别不平衡？

· 你是否考虑使用 SMOTE 生成合成数据，以增加关键故障模式的数据量？

高质量数据对于可靠的预测至关重要，确保数据准确、完整、及时可以减少误报和漏报，提高设备正常运行时间。

· 准确性：定期校准传感器，确保数据反映设备的真实状态。

· 完整性：确保数据没有丢失，否则可能导致误导性预测。

· 及时性：数据必须是最新的，否则预测可能失效，导致设备停机。

· 你的企业如何验证和清理数据？可以采取哪些措施改进？

· 你是否定期检查传感器的准确性，并重新校准以确保数据质量？

定期评估预测模型的性能，确保其能够适应新数据和运营变化。关键指标包括：

· 准确率、精确率、召回率，可衡量模型的整体表现。

· 模型诊断：如ROC 曲线和 AUC 分析，用于评估模型的实际性能。

· 你的企业使用哪些评估指标？是否可以优化模型评估流程？

· 你是否使用混淆矩阵（Confusion Matrix）分析模型的错误模式？

选择合适的建模策略，需与企业维护目标相匹配。常见建模策略包括：

· 剩余寿命（RUL）预测：估算设备在故障前还能运行多久。

· 故障概率预测：计算设备在特定时间窗口内的故障可能性。

· 异常检测：识别异常模式，作为故障的早期预警信号。

            · 你的建模策略是否符合企业目标？是否可以优化？

· 如果减少停机是优先事项，你是否可以专注于实时异常检测？

模型可以部署在云端、本地或混合环境，不同部署方式影响预测性维护的速度、扩展性和安全性。

· 云端部署：适用于多个工厂或需要集中管理的企业。

· 边缘部署：适用于需要实时决策的场景。

· 混合部署：结合云端和边缘计算，兼顾实时分析与数据管理。

· 你的企业采用哪种部署策略？是否可以优化？

· 迁移到云平台是否可以提升预测性维护的可扩展性？

模型交互功能：3D设备模型 能够放大、缩小、旋转、平移

查看监测功能：显示设备监测的点位，以及监测部位的运行状态，点击监测点，能够定位并重点展示监测点的具体位置， 并将该监测设备的单点详细信息展示出来，比如温度和振动数值等，能够快速返回查看整体设备情况

预警和报警功能：通过设备传感器反馈的报警信息，来定位设备具体传感器报警的信息， 并将该部位模型变色显示，让用户非常清楚设备具体的预警或报警位置以及对应的原因信 息展示，方便用户针对性管理解决，也可打开监测曲线展示

安尔法专注于矿业多年，且针对矿业内设备具有成熟的监测经验，想对于传统的阈值报 警，安尔法的设备故障预测及报警是根据智能机器学习算法，通过大量数据形成数据模 型，针对设备的异常运行数据模型报警。更加准确，在设备发生故障前而做出预警。安尔法团队拥有设备维护专家，在工厂机电近40年的运营维护，将设备运维经验导入软件系统，使软件系统更加智能，贴近现场。并且作为增值服务，设备专家将通过成都运营中心云端实时监测各个现场的运行，针对每天的运行做出维护建议。 安尔法拥有自主的软硬件开发团队，均自主研发生产制造，从而成本可控，以行业最高的性价比。并且公司主要以数据服务为目的，需要接收更多的大数据来不断优化故障数据模型，而目前公司在国内外已经积累了大量的设备运行数据。安尔法从云端计算，到手机微信端实时查看，报警，全部打通，提供最人性化的用户体 验。同时安尔法提供定制化服务，针对数据采集，数据上云，远程监控等可实现多方面 集成服务。