預測性維護（Predictive Maintenance，簡稱PdM）是一種先進的維護策略。它通過收集設備運行數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析和建模技術，識別出設備的潛在故障或性能下降趨勢，從而提前進行維護操作，以避免設備故障導致的生產(chǎn)中斷或安全事故。預測性維護通常關注設備的某一特定部分或系統(tǒng)，并對其進行有針對性的監(jiān)測和診斷，側(cè)重于設備的故障預測和預防性維護，并實現(xiàn)運維成本最優(yōu)。因此，與事后維修、周期性預防維護、基于狀態(tài)的維護相比，預測性維護可以最大限度地減少意外停機時間，延長設備壽命，并降低維護成本。
近年來，隨著傳感器、人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術的蓬勃發(fā)展，預測性維護受到市場廣泛關注與重視。據(jù)物聯(lián)網(wǎng)市場調(diào)研機構(gòu)IoT Analytics最新一版的《2023—2028年預測性維護和資產(chǎn)性能市場報告》顯示，預計到2028年，預測性維護市場將以每年17%的速度增長。
然而，作為一門融合了計算機科學、數(shù)據(jù)科學、大數(shù)據(jù)、人工智能、工業(yè)軟件和物聯(lián)網(wǎng)、工程領域?qū)＜抑R以及統(tǒng)計學等多個學科的復雜技術，預測性維護的推進不僅需要企業(yè)具備高水平的技術能力和綜合性的跨領域技術人才，也需要一套系統(tǒng)化的落地實施方法論。
與眾多以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的技術類似，預測性維護的推進主要涵蓋需求定義、模型開發(fā)及部署上線等關鍵環(huán)節(jié)（如下圖）。本文將結(jié)合預測性維護系統(tǒng)的建立過程，總結(jié)預測性維護落地實施的七大策略，以期為企業(yè)提供啟示與借鑒。
1、確立明確的目標，做好前期評估
確立明確的實施目標，是防止預測性維護項目方向偏移的關鍵。在項目實施前，企業(yè)應分析現(xiàn)有維護體系的主要痛點和不足：是設備故障導致生產(chǎn)節(jié)拍頻繁被打斷？或是產(chǎn)品品質(zhì)一致性難以保證？亦或是運維成本過高？針對這些痛點，企業(yè)需要明確通過預測性維護解決的關鍵問題，是實現(xiàn)故障預測？還是產(chǎn)能或產(chǎn)品質(zhì)量改善？其核心目標仍應圍繞“提質(zhì)增效，降本減存”等方面。
在確定核心目標后，企業(yè)還應進行執(zhí)行前的可行性研究和評估。全面評估企業(yè)當前制造水平，識別企業(yè)與推進預測性維護之間的技術差距，制定分階段實施計劃，并估算投入成本與預期回報之間的關系，是否值得投入。還應考慮現(xiàn)有人員配備情況，以及特殊設備對應的預測性維護技術的成熟度。
2、選擇合適且速贏的場景切入
對于預測性維護來說，建模方法千萬條，選對場景第一條。建議企業(yè)選擇最需要關注且能夠快速見效的實施對象。
首先，企業(yè)需根據(jù)當前生產(chǎn)表現(xiàn)相關指標，明確監(jiān)控的層級，是部件級、設備級、產(chǎn)線級還是工廠級。例如，針對設備停機，要深入分析是特定部件頻繁故障導致的停機，還是產(chǎn)線間缺乏有效的生產(chǎn)協(xié)同而引起的，找到關鍵瓶頸，確定需要監(jiān)控的關鍵部件或環(huán)節(jié)。
其次，預測性維護并不適用于所有對象。它更適用于故障發(fā)生頻率不高，但一旦發(fā)生會導致長時間停機和高額經(jīng)濟損失的設備。企業(yè)可以通過四象圖來作判定設備優(yōu)先級，縱軸代表部件故障發(fā)生頻率，橫軸表示故障發(fā)生造成的停機時間及經(jīng)濟損失（如下圖）。
其中，對于故障發(fā)生頻率高，不易維修且經(jīng)濟損失大的設備，更應考慮設備設計的問題，需改進設計；對于故障發(fā)生頻率高，但經(jīng)濟損失小，且容易更換的設備，準備更多備件即可；對于故障發(fā)生頻率低，經(jīng)濟損失小，維修維護容易的設備，采用傳統(tǒng)維護方式更具性價比。而對于故障發(fā)生頻率低，但影響重大的設備，實施預測性維護能夠更顯著地凸顯其價值。
此外，企業(yè)還需對實施對象進行可行性評估，包括考慮設備數(shù)據(jù)收集的情況，如數(shù)據(jù)的完整性、可靠性，基于收集的數(shù)據(jù)能否評估部件的衰退程度，以及考慮應用開發(fā)成本、故障發(fā)生模式等。
值得的一提的是，選擇快速見效的項目，不僅可以驗證技術方法論的可行性，還能增強團隊繼續(xù)執(zhí)行項目的信心，并快速檢驗特定場景是否具備大規(guī)模實施的可行性。
3、突破小數(shù)據(jù)瓶頸
對于預測性維護而言，數(shù)據(jù)量多少足夠？是否越多越好？從理論上看，“足夠”的數(shù)據(jù)量可以為預測模型提供更豐富的信息和更準確的故障模式識別，從而提高預測的準確性。然而，在工業(yè)領域，獲取足夠大的數(shù)據(jù)量并不總是現(xiàn)實或可行的。
因此，推進預測性維護，企業(yè)需要解決小數(shù)據(jù)的問題。即通過定義問題的邊界，來確定數(shù)據(jù)采集的范圍。如是監(jiān)控某個關鍵部件、設備，還是整條產(chǎn)線？是實現(xiàn)異常監(jiān)控和報警，還是故障模式判定？不同的預期目標、不同的監(jiān)控對象/層級、不同的需求，對于傳感器的部署，數(shù)據(jù)來源的設計，采集頻率、數(shù)據(jù)量大小的要求等都不一樣，可結(jié)合競爭性測算對成本、潛在收益等進行綜合評估來確定。另外，還可以基于原因分析，開展有針對性的數(shù)據(jù)采集。企業(yè)基于對設備基理的深入理解，對可能導致故障的各種原因進行一一列舉，并找到與故障成因最相關的因素，進行數(shù)據(jù)采集。通過這種方式，數(shù)據(jù)采集的范圍更精確，模型的準確度也更高。
總之，數(shù)據(jù)收集是一個逐步積累的過程，數(shù)據(jù)量也并非越多越好，“正確的數(shù)據(jù)”遠比有量無質(zhì)的“大數(shù)據(jù)”更好，無關的數(shù)據(jù)反而會讓模型的性能偏離。
4、增強模型的魯棒性和泛化性
模型的準確性和可靠性是衡量預測性維護項目成功的關鍵因素。為有效提高模型的準確性，除了加強數(shù)據(jù)采集和處理、深入研究設備機理、優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設置以及建立有效的模型驗證機制等措施，確保模型在動態(tài)工況下的自適應更新能力同樣至關重要，即提高模型的魯邦性和泛化性。
魯棒性強的模型能夠抵御各種干擾和變化，保持穩(wěn)定性能；而泛化性好的模型則能夠適用于不同的數(shù)據(jù)分布，不僅在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，而且在新的、真實的數(shù)據(jù)分布上也能保持性能。在業(yè)界，主要利用貝葉斯優(yōu)化、遷移學習、深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡等方法，確保數(shù)據(jù)分布發(fā)生變化時模型的魯棒性和泛化性。不過，還需要建立一套完善的模型評估機制來確保模型的持續(xù)有效性，包括判斷訓練數(shù)據(jù)分布是否發(fā)生變化，以及更新后的模型是否滿足當前的工作狀況。模型在運行過程中，還應對模型進行持續(xù)的修正、迭代和完善。
5、注重與現(xiàn)有維護運營體系的緊密融合
為確保預測性維護項目成功復制推廣，企業(yè)應注重預測性維護技術與企業(yè)現(xiàn)有的維護運營體系緊密結(jié)合，包括與其他維護方式的有效協(xié)同，與現(xiàn)場維護人員操作習慣相匹配，以及與企業(yè)其他業(yè)務系統(tǒng)的集成等方面。
現(xiàn)場維護人員是維護活動的直接執(zhí)行者，他們對系統(tǒng)的接受程度和使用熟練度直接影響系統(tǒng)的效能。因此，系統(tǒng)在設計時應充分考慮現(xiàn)場維護人員的操作習慣和需求，提供簡潔直觀的用戶界面，確保易用性，以便他們能夠迅速上手，無需長時間的培訓和學習。還需加強對維護人員的培訓和教育。另外，實現(xiàn)系統(tǒng)與企業(yè)其他業(yè)務系統(tǒng)（如ERP、MES等）的無縫對接，是確保數(shù)據(jù)一致性和流程協(xié)同的關鍵。
6、避免將預測準確率作為項目成敗的唯一標準
預測性維護是一種面向維護活動的策略設計，核心在于將預測結(jié)果作為整個維修維護活動的輸入或參考，實現(xiàn)對整個維護策略或流程的優(yōu)化。從這個層面來看，預測性維護的價值不僅僅在于其技術實現(xiàn)，更在于它對整個企業(yè)維護經(jīng)營活動的積極影響。因此，將準確率作為預測性維護項目成敗的唯一指標是有局限性的。
另外，預測性維護價值鏈路較長且復雜，涉及數(shù)據(jù)收集、模型訓練、維護策略制定等多個環(huán)節(jié)，不同于數(shù)據(jù)來源穩(wěn)定、工作目標單一的應用場景，比如視覺檢測，主要關注合格率，
可以將準確性作為關鍵衡量指標。建議企業(yè)在追求模型準確性的同時，從多角度更全面地評估預測性維護項目的成效。包括：項目實施后設備故障率的降低程度、維護成本的節(jié)約情況、生產(chǎn)效率的提升程度等指標；模型的穩(wěn)定性、可靠性、易用性、可解釋性等。
7、加強與AI技術的整合與應用
AI技術的快速發(fā)展，為實現(xiàn)更加準確和高效的預測性護提供了全新的可能性。AI技術具有強大的數(shù)據(jù)處理、模式識別和學習能力，能夠為預測性維護提供強大的技術支持。
數(shù)據(jù)采集與處理：AI可以根據(jù)不同的需求和場景，制定并優(yōu)化采集策略，包括傳感器的布置，在保證經(jīng)濟性的同時，采集到所需要的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)采集測點優(yōu)化，如優(yōu)化傳感器和監(jiān)控設備的布置和數(shù)量；識別和糾正數(shù)據(jù)中的錯誤、重復和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
特征提取：AI輔助的特征工程可以幫助提取關鍵特征和選擇最優(yōu)性能參數(shù)，剔除冗余信息；通過機器學習算法可自動發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關聯(lián)。
模型訓練與驗證：基于不同的場景應用，AI使用機器學習算法，如回歸分析、決策樹、支持向量機、隨機森林和深度學習等來訓練模型。通過交叉驗證等技術，AI可以評估模型的穩(wěn)健性和準確性。模型上線后，AI可通過遷移學習、貝葉斯優(yōu)化等方法支持模型的持續(xù)迭代更新。
決策支持：強化學習可以根據(jù)預測結(jié)果，幫助制定維護策略，指導現(xiàn)場的運營活動；大模型還可以幫助工程師生成典型的點巡檢運維SOP（標準操作程序）。
總之，技術終究只是實現(xiàn)目標的工具，推進預測性維護的關鍵在于如何設定更清晰的改善目標，如何與企業(yè)現(xiàn)有的維護運營體系融合，如何推動組織文化的轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)企業(yè)運維模式的全面革新和升級。在這一過程中，專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗的積累也至關重要。為了幫助企業(yè)和工程師們更好地掌握智能運維的最新理念和技術，e-works特別推出了“智能運維與設備健康管理高級研修班”。
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