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作為人工智能技術在智能制造領域中的典型應用之一，預測性維護被業內譽為“未來工廠”之光，GB/T 40571-2021《智能服務 預測性維護 通用要求》的實施，使預測性維護語境不斷統一，相關功能逐步規范，應用實施進一步推廣。隨著新一代信息技術的不斷發展與應用，工業裝備和任務環境的復雜度大幅度提升，對預測性維護提出了更高要求。
高端裝備是我國制造業發展的重要支柱，為其提供預測性維護智能運行安全保障服務至關重要。圍繞數字化與智能化建設，高端裝備正逐漸呈現出多點分散、相互協作的分布式協同服役特點，這無疑為傳統面向單一裝備進行預測性維護的智能服務模式帶來新的挑戰，具體有：
其一，高端裝備的服役地域分散性，且數據私密性強、遠距離傳輸與分析成本高，因而裝備之間存在數據流通壁壘，難以通過聚集不同裝備個體的多源數據，導致現有數據集中式的預測性維護智能服務模式失效；
其二，高端裝備的服役環境復雜多變，個體定制化差異愈加顯著，現有面向單一裝備的預測性維護智能服務框架對裝備個體差異的適應性弱，無法滿足分布式協同服役場景的應用需求。
鑒于預測性維護分布式系統的重要作用及關鍵地位，為推進預測性維護技術進一步完善，提升智能運維的有效性，根據中國機械工業標準化技術協會章程的有關要求，將《智能服務 預測性維護 分布式系統架構》申報為團體標準制定計劃項目。
據了解，計劃項目開發了高端裝備智能運維平臺，以分布式系統架構為核心，以數控機床、機器人及其關鍵零部件為對象，全面實現了分布式場景下高端裝備的狀態監測、故障診斷和壽命預測，也為項目技術條款進行了驗證。
《智能服務 預測性維護 分布式系統架構》規定了預測性維護分布式系統架構的系統架構、基本要求、分布式數據獲取與存儲、分布式數據分析與挖掘、分布式系統集成與應用、系統管理與數據安全等，適用于預測性維護分布式協同系統的設計、開發、運行和維護。
《智能服務 預測性維護 分布式系統架構》主要技術內容包括，規定預測性維護分布式系統架構宜包括分布式數據獲取與存儲層、分布式數據分析與挖掘層、功能云邊集成與應用層。通過云端和邊緣端相互協作，全方位調度運算與加密數據傳輸資源，實現群組化設備的健康管理，以及規定預測性維護分布式系統架構宜具有分布性、對等性、自治性和并發性的基本要求等。
預測性維護已逐漸發展成為運維服務的主要模式，在多個行業均有較為廣泛的應用。分布式系統架構標準是預測性維護面向分布式場景的必然選擇。標準發布和實施后可為各行業的應用和推廣提供支撐，對于促進預測性維護技術的工程實施和應用具有重要意義。
浙公網安備 33010602000006號
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