具有數(shù)據(jù)分析功能的網(wǎng)絡(luò)傳感器可以實現(xiàn)基于狀態(tài)的維護，從而預(yù)測設(shè)備何時可能出現(xiàn)故障。

依賴大型昂貴設(shè)備的公司負有維護資產(chǎn)完整性和安全性的基本責任，不僅要保護員工和客戶，而且還要降低運營成本。

這一責任在所有工業(yè)部門中非常普遍。公用事業(yè)公司需要維護大型發(fā)電廠以及分布廣泛的輸配電線路。基礎(chǔ)設(shè)施運營商需要負責確保道路、橋梁、隧道、水道、下水道和供水等大型分散資產(chǎn)的安全性和可操作性。運輸和配送公司必須持續(xù)維護和修理分散在各地的火車、公共汽車和卡車車隊。飛機公司和航空公司必須可靠地確保其噴氣飛機在每次飛行中都是100％安全的。制造廠和加工廠需要確保機器處于最佳工作狀態(tài)，以防止機器意外故障并關(guān)閉整個生產(chǎn)線。

重要設(shè)備的這種停機可能會對企業(yè)及其供應(yīng)鏈造成代價高昂的中斷。解決此復(fù)雜問題的最具成本效益解決方案是采用預(yù)測性維護系統(tǒng)。預(yù)測性維護（PdM）是一種監(jiān)測高價值設(shè)備在運行期間狀態(tài)和性能的方法，以了解其健康狀況，預(yù)測故障時間，并采取壽命延長機制、計劃和執(zhí)行維護來減輕即將發(fā)生故障的影響，從而降低意外故障的可能性。

自1990年代以來，工業(yè)界就一直在考慮進行預(yù)測性維護，然而，在實現(xiàn)全部好處方面還存在一些障礙。困難的部分原因是需要為設(shè)備配備可以觀察到所關(guān)注事件的傳感器。此外，還需要收集、存儲和分析來自分散資產(chǎn)(如大型車隊)的傳感器數(shù)據(jù)。解決分析問題的一種方法是為每個工業(yè)企業(yè)開發(fā)數(shù)學(xué)模型和算法庫，然后，這些模型可以應(yīng)用于每個特定設(shè)備的標準化架構(gòu)中。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）中的分析藝術(shù)

通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）在通信和傳感器部署方面的最新進展，使得預(yù)測性維護對于影響深遠的工業(yè)設(shè)備更加可行。經(jīng)過精心設(shè)計和訓(xùn)練以識別設(shè)備故障的基于物理的模型和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的強大結(jié)合，也可以做出準確的預(yù)測，以預(yù)測特定設(shè)備的故障時間。

通過這種方式，工業(yè)公司不再需要通過昂貴的程序來定期進行檢查或通過時間表來進行維護，這實際上是沒必要的。相反，預(yù)測性維護系統(tǒng)可以在邏輯上優(yōu)先考慮任何必要的維護，以防止故障發(fā)生，從而大大節(jié)省寶貴的時間、金錢和資源。

此過程的第一步涉及異常檢測，其中網(wǎng)絡(luò)邊緣的智能傳感器會檢測出看起來不對勁的事情——尚不知道到底出了什么問題。下一步是對任何標記的設(shè)備執(zhí)行診斷，以確定問題的根本原因。最后，預(yù)測算法可以準確估計設(shè)備何時會出現(xiàn)故障。

一個名為MOXI的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)分析技術(shù)平臺使工程師、操作員和維護專業(yè)人員能夠遠程監(jiān)測和主動管理意外的系統(tǒng)故障和維護問題。MOXI是為制造業(yè)、電網(wǎng)、鐵路、橋梁和其他重型基礎(chǔ)設(shè)施等部門的大型工業(yè)資產(chǎn)而設(shè)計的。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)套件結(jié)合了嵌入式傳感、復(fù)雜的系統(tǒng)模型和人工智能技術(shù)，以高精度、可忽略的誤報率和接近零的漏檢率預(yù)測不利的系統(tǒng)狀況。

部署預(yù)測性維護以提高鐵路效率

在一個案例中，PARC正在與東日本鐵路公司（也稱為JR-East）進行試點項目。由于基礎(chǔ)設(shè)施老化以及定期維護預(yù)算縮減，東日本鐵路公司一直面臨成本上漲問題。

PARC與野村研究所（NRI）合作，采訪了JR East的工程師、研發(fā)團隊和維護技術(shù)人員，以充分了解問題所在，并確定應(yīng)如何使用預(yù)測性維護技術(shù)。然后，PARC創(chuàng)建了儀表板模型，收集了來自JR-East的反饋，并開始了算法和軟件開發(fā)的快速迭代。

該團隊通過應(yīng)用高級機器學(xué)習(xí)和基于模型的系統(tǒng)分析方法，開發(fā)了定制的故障檢測和診斷試點軟件。還為JR-East工程師開發(fā)了儀表板，以可視化并更好地理解所獲得的數(shù)據(jù)。（來源物聯(lián)之家網(wǎng)）最初的試點工作集中在列車門和鐵軌的維護上，目標是隨著時間推移逐步擴展該計劃，使其包括鐵路、車站、橋梁和隧道等其他資產(chǎn)。

鐵軌和列車門故障檢測的初步測試表明，真陽性率非常高，誤報/漏檢率非常低。儀表板使JR-East技術(shù)人員能夠在即將到來的問題升級為資產(chǎn)故障/停機之前發(fā)現(xiàn)并修復(fù)這些問題。目前正在進行進一步的測試，以驗證調(diào)查結(jié)果并進行全面的部署實施。

JR East試點項目只是預(yù)測性維護的眾多例子之一。通過應(yīng)用基于人工智能的預(yù)測模型，工業(yè)公司可以對其設(shè)備的狀況、安全和性能產(chǎn)生可操作的見解，以保持設(shè)備平穩(wěn)、優(yōu)化地運行，同時最大限度地減少停機時間。

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