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在當今快速發展的工業領域，設備性能取決于效率和可靠性。由人工智能驅動的預測性維護是一種漸進式轉變，能夠提供對機器狀況和性能的無與倫比的洞察力和視角。這種技術不僅有助于減少設備停機時間和相關維護成本，還能提高整體運營效率。
什么是預測性維護？
預測性維護采用數據驅動技術來預測設備故障，以便在發生故障之前及時進行有意義的維護。與被動維護不同，預測性維護是對設備故障做出響應，或定期安排預防性維護，與設備狀況無關。在這種維護下，僅在需要時進行維護。該方法依賴于對植入機器的傳感器數據的持續監控和分析。
人工智能在預測性維護中的作用
人工智能(本質上是機器學習)一直是預測性維護的核心，它通過分析大數據分析出模式并預測可能的故障。以下是人工智能增強預測性維護的方式：
1、數據收集和分析
人工智能系統從安裝在設備上的各種傳感器收集信息。這些傳感器捕獲與溫度、振動、壓力等相關的數據。所有這些信息都通過機器學習算法傳遞，這些算法可以識別異常，并預測未來的故障。通過對設備的持續監控，可以獲取有關其實時狀態的信息。
2、模式識別
在識別數據中存在的大模式時，機器學習算法正在發揮作用。因此，人工智能能夠追蹤歷史數據中的趨勢和周期性，這些趨勢和周期性可能在故障發生之前就預示著故障的發生。因此，這種能力使維護團隊能夠在問題升級之前解決問題，從而降低意外停機的風險。
3、預測模型
人工智能驅動的預測性維護模型將使用歷史和實時數據，來預測設備“何時”最有可能發生故障。此類模型將非常精確和可靠，因為它們將針對各種機械的故障模式進行訓練。預測模型可以在最佳時機安排維護活動，從而優化維護計劃并降低成本。
4、異常檢測
人工智能算法可以發現人類操作員可能未注意到的設備行為異常。這種方式可以連續繪制設備性能圖表，因此可以記錄與正常操作條件的微小偏差，從而提前發出問題預警。因此，及早發現這些異常，可以在小問題升級為大問題之前將其攔截。
人工智能驅動的預測性維護的好處
將人工智能與預測性維護相結合可以帶來以下幾個相關的關鍵好處：
1、減少停機時間
預測性維護最顯著的優勢之一可能是減少計劃外停機時間。由于它可以在故障發生之前預測到故障，因此可以在非高峰時段或計劃停機期間安排維護，以確保一切順利運行，并將中斷次數降至最低。
2、節省成本
它有助于優化維護計劃，并減少過多的維護工作。因此，它確保在勞動力、零件和生產損失方面節省總體成本。此外，企業可以避免導致昂貴的緊急維修或更換的災難性故障。
3、延長設備使用壽命
預測性見解可以為定期維護提供機會，包括延長設備的使用壽命。它應通過盡早解決問題和在最佳條件下運行機器來確保減少磨損，從而延長使用壽命并提高回報率。
4、提高安全性
預測性維護可避免意外的設備故障，從而改善工作條件，避免發生事故或危險情況。此外，當設備處于良好狀態時，它會降低發生事故并導致受傷的可能性；因此，這可以確保員工在更安全的工作環境中工作。
5、提高效率
人工智能驅動的預測性維護可優化資源利用率，并提高總體運營效率。隨著停機時間的減少，維護活動的規劃和開發也在提高生產力。此外，人工智能可能有助于識別設備性能中的低效之處，從而通過改進這些流程來幫助節省能源。
人工智能在預測性維護中的應用
多個行業將利用人工智能驅動的預測性維護的適用性，并帶來不同的好處：
1、制造
在制造業中，預測性維護使生產線能夠不間斷地運行。人工智能傳感器分析來自機器(電機、泵、傳送帶)的數據，以預測設備故障并規劃維護，從而減少停機時間，并提高生產力。
2、交通運輸
航空、鐵路和航運等運輸行業的預測性維護可以使車輛和設備保持最佳狀態。人工智能控制發動機、剎車和其他主要部件的狀況，確保旅途安全有效。
3、能源
能源行業中的更多用例——預測性維護應用程序可監控渦輪機、發電機和其他關鍵基礎設施，以獲得大多數預防性補救措施。人工智能驅動的洞察力將能夠幫助避免故障、優化維護計劃并確保穩定的能源供應。
4、醫療保健
人工智能正在進入醫療設備維護領域，包括MRI機器、呼吸機和診斷設備。人工智能可確保關鍵設備無故障運行，最大限度地減少停機時間，并確保更好地照顧患者。
浙公網安備 33010602000006號
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