本帖最后由 WK520077778 于 2023-7-19 02:35 编辑
随着“中国制造2025”的提出，对工厂生产线的智能化提出了更高的要求。然而，目前生产线经常因设备零部件问题而停产，极大地影响了企业的生产效率，工业5g，人工智能，边缘计算，信息安全和工业云等前沿技术广泛探索应用和创新突破中，挑战无所不在，在工业网络运维方面，以科技创新为驱动力，推进大数据和人工智能技术的实践应用，共同打造智能网络生态圈，助力企业节本增效，实现业务的敏捷性。
预测性维护（predictive maintenance）是什么？
预测性维护是指在工业互联网中，通过授权公司最大程度地延长零件的使用寿命，同时避免计划外的停机时间并最大程度地减少计划内的停机时间来打破这些折衷。具体包括：状态检测，故障诊断，故障预测，维修决策和维修活动为一体。这样不仅使得设备听见时间降到最低，部件寿命最大化，保障生产效率的稳定性。
1.提高安全性：故障前发出故障预警，预测性系统保障员工生命安全。确保工厂安全持续运行，降低设备故障可能性。
2.提高运营效率：预测性系统通过ai算法和大数据模型的支持，可实现在线主动修复设备，使团队花更少的钱做更多的事情，提高整体系统运营效率，确保设备健康并延长使用寿命，避免低效例行设备维护，保持企业竞争力，提高客户的满意度。
预测性维护（predictive maintenance）维护流程：
预测性维护（predictive maintenance）的原理：
预测性维护的流程，是为从手动维护到工业网络支持的预测性维护奠定基础，展示了资产周期，成本和各种技术实践之间的关系，
完成的预测性维护包括:数据的采集和处理:工业互联网（有线/无线）中集成连接监控传感器，收集生产设备的关键性数据，如传感器数据、工作日志、历史维修记录等。系统通过对这些数据进行实时监测和分析，能够检测到潜在的故障和异常行为，并提供准确的预测维护需求。
健康度检测：通过运动检测，声音识别和图像分类算法，处理分析生成实时数据，通过数据拟合的预测模型，将采集数据导入预测模型生成结果，预测未来变化的趋势，输出百分比的预测结果。
维护管理和执行:通过结果分析，制订维护策略，监控记录实施过程，持续更新和迭代维护策略，在发现异常触发警报。
预测性维护（predictive maintenance）的设计要点：
1.要考虑维护计划的长期性和特殊性，工业环境中干扰较大的场景中，包括电气噪声，金属结构和高速运动设备，运维系统的设计需要务实和可靠，比如传输功率成为关键考虑因素。网络结构方面，分为，没有工业控制器的传统工业生产线和集成智能控制器生产线，网关连接的it和ot异构网络需要分别配置，
2.提高网络监控运维的可信度：避免误报：通过高速传输硬件和软件协议栈实现网络联通的高效性，确保网络延时，拥塞，丢包导致的误报，减少不必要的维护请求。
3.闭环管理：通过维护信息的协同，生产者远程控制监控设备状态，对生产计划进行调整和优化，提高生产效率和产品质量。通过数据采集，模型建立和闭环管理，可实现设备的预测性维护。
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