您的機械設(shè)備健康嗎？您將如何避免或者減少設(shè)備故障的發(fā)生？在需要24h不停運轉(zhuǎn)的工業(yè)生產(chǎn)中，突發(fā)故障會造成難以挽回的損失。為了能夠更加主動地減少故障，避免非計劃性停機，越來越多的企業(yè)開始采取預(yù)測性維護等新的技術(shù)，來避免設(shè)備故障造成的生產(chǎn)損失和材料浪費。

企業(yè)在對設(shè)備進行維護時，可以選擇不同的維護方式，包括定期維護、事后維護和預(yù)測性維護等。放眼工業(yè)4.0、智能制造，預(yù)測性維護就成為了最佳的維護方式之一，相較于其他的維護方式，預(yù)測性維護具有智能化，降低維護成本，增加不停機運行時間等特點。那么如何才能真正實現(xiàn)預(yù)測性維護？實現(xiàn)過程中將面臨哪些挑戰(zhàn)？又該如何解決這些問題？帶著一系列問題，工控小編有幸與美國MathWorks公司預(yù)測性維護技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)大咖陳建平先生面對面交流，并就目前預(yù)測性維護相關(guān)問題展開了討論。

美國MathWorks公司陳建平先生

預(yù)測性維護的優(yōu)勢以及與傳統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測的區(qū)別是什么？

近年來，制造企業(yè)紛紛開始采用預(yù)測性維護技術(shù)，以期有計劃地降低停機概率。但是，大部分人真的了解預(yù)測性維護嗎？對傳統(tǒng)設(shè)備監(jiān)測等同于預(yù)測性維護么？針對預(yù)測性維護的數(shù)據(jù)搜集的難點在哪里？

陳建平表示，雖然，利用傳感器進行狀態(tài)監(jiān)測已有較長的一段時間，但這并不代表簡單的狀態(tài)監(jiān)測就是預(yù)測性維護。“狀態(tài)監(jiān)測是對設(shè)備運行狀態(tài)進行全時監(jiān)督，而預(yù)測性維護技術(shù)是在傳統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測的基礎(chǔ)上，采用更加先進的分析方法，進一步預(yù)測設(shè)備壽命，甚至對潛在故障類型進行診斷?？梢哉f，預(yù)測性維護包含了狀態(tài)監(jiān)測，是傳統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測的進一步發(fā)展。”陳建平解釋道。

狀態(tài)監(jiān)測可以收集被監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)的實時信息，而預(yù)測性維護的核心思想是在監(jiān)測的基礎(chǔ)上，進一步預(yù)測設(shè)備的運行壽命，甚至能夠?qū)撛诘墓收项愋妥龀鲈\斷。當前大多數(shù)的狀態(tài)監(jiān)測還都只停留在數(shù)據(jù)收集的初級階段，還未能前瞻性地預(yù)測設(shè)備即將出現(xiàn)的問題。 

預(yù)測產(chǎn)品剩余壽命

實現(xiàn)預(yù)測性維護的步驟就如同金字塔一樣排列，最基層的便是有效數(shù)據(jù)的收集。具體體現(xiàn)在各類傳感器的布置上，選擇何種傳感器，在哪些關(guān)鍵位置進行部署，需要取決于企業(yè)的實際需求與所應(yīng)用的設(shè)備類型。通過傳感器搜集設(shè)備運行數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中分析設(shè)備的狀態(tài)，便能提前預(yù)測故障的發(fā)生，減少并消除潛在非計劃停機。

現(xiàn)實情況是，在很多工業(yè)現(xiàn)場往往沒有安裝足夠的傳感器，或者企業(yè)并不知道該如何部署傳感器的位置。因此，很多設(shè)備的預(yù)測性維護系統(tǒng)開發(fā)就可能卡殼在第一步數(shù)據(jù)收集上。陳建平介紹，“借助數(shù)字孿生，可以模擬設(shè)備的運行狀態(tài)。以數(shù)字化方式為設(shè)備創(chuàng)建物理模型，用實時工作數(shù)據(jù)作為工況載荷進行仿真分析，并借此注入錯誤，搜集特征數(shù)據(jù)，實施預(yù)測性維護，同時也能幫助企業(yè)分析并預(yù)測設(shè)備潛在故障點?！?/p>

預(yù)測性維護可以有效地預(yù)測設(shè)備的故障概率和使用壽命，通過整合系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，以此優(yōu)化生產(chǎn)過程中的方方面面。陳建平表示：“對于設(shè)備制造商和設(shè)備使用者來說，預(yù)測性維護的優(yōu)點有很多，設(shè)備的使用者是預(yù)測性維護的終端客戶，他們是該技術(shù)的主要受益方。而原始設(shè)備制造商們依托于預(yù)測性維護則可以更加高效的塑造自己的產(chǎn)品，為客戶提供擴大的技術(shù)服務(wù)?？梢哉f預(yù)測性維護不僅能夠讓客戶受益，也在幫助原始設(shè)備制造商不斷改進他們的產(chǎn)品。”

如何讓預(yù)測性維護變得更簡單？

關(guān)于預(yù)測性維護的探討非常熱烈，那么我們應(yīng)當如何做才能使之更為有效呢？可以從現(xiàn)在開始思考以下問題：

我們是否有適合工作的工具？

我們擁有哪些未被有效使用的數(shù)據(jù)？

我們?nèi)绾未_定何時更換設(shè)備而不是維修？

預(yù)測性維護是未來的發(fā)展趨勢，企業(yè)需要一個能夠避免傳統(tǒng)系統(tǒng)各種弊端的創(chuàng)新解決方案。這個解決方案不僅要簡單、成本低，而且要靈活易用，減少繁重的系統(tǒng)維護負擔。

 預(yù)測性維護流程圖

在預(yù)測性維護系統(tǒng)開發(fā)過程中，用戶首先需要分析監(jiān)測數(shù)據(jù)的趨勢變化和特征，繼而依賴人工智能進行大量的數(shù)據(jù)分析，最后做出合理的解釋。但是，這是一個跨嵌入式系統(tǒng)開發(fā)、信號分析、人工智能甚至物理建模的多領(lǐng)域問題，單一維護團隊缺乏足夠的技能從零構(gòu)建整個系統(tǒng)。因此更加需要借用專業(yè)的工具對數(shù)據(jù)進行分析以此降低工作難度，簡化開發(fā)步驟?！坝幸稽c需要注意，工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景相對復(fù)雜，因此僅擁有機器學(xué)習(xí)等算法知識是不夠的，需要具有深厚的工業(yè)領(lǐng)域知識專家結(jié)合先進的IT技術(shù)，才能實現(xiàn)真正的預(yù)測性價值?！标惤ㄆ窖a充道。

借助專用的工具及軟件，便能夠及時發(fā)現(xiàn)問題，并準確地預(yù)判問題。陳建平認為，“預(yù)測性維護的未來一定會體現(xiàn)在算法、軟件和領(lǐng)域知識的結(jié)合，而MathWorks要做的就是希望通過更簡單的方式，幫助那些關(guān)注開發(fā)效率的客戶，降低算法和實現(xiàn)的門檻，更有效地實現(xiàn)預(yù)測性維護系統(tǒng)?！睆臄?shù)據(jù)出發(fā)，依靠對相關(guān)領(lǐng)域知識的理解，將兩者充分結(jié)合，往往能夠發(fā)揮更好的效果。

作為一家專業(yè)算法和系統(tǒng)建模的工具提供商，MathWorks不僅為用戶提供最為基礎(chǔ)的工具，還幫助客戶應(yīng)對未來即將發(fā)生的挑戰(zhàn)。如今，MATLAB產(chǎn)品中增加了新的Predictive Maintenance Toolbox，可以幫助工程師設(shè)計并測試狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護算法。借助Predictive Maintenance Toolbox，工程師能分析和標注從存儲于本地或云端的文件中導(dǎo)入的傳感器數(shù)據(jù)。并且可以從Simulink構(gòu)建的數(shù)字孿生模型生成仿真故障數(shù)據(jù)以表征設(shè)備故障。使用生存分析、相似性分析和基于趨勢的模型來預(yù)測RUL，可幫助工程師預(yù)估機器發(fā)生故障的時間。

通過Simulink 構(gòu)建泵的物理模型

曙光初現(xiàn) 問題尤在

如何預(yù)測未來通常是亙古難題。相比之下，在預(yù)測系統(tǒng)幫助下，原始設(shè)備制造商和設(shè)備使用者卻能夠更加清晰而精確預(yù)測設(shè)備未來的工作狀態(tài)。盡管預(yù)測性維護的概念已得到廣泛認可，但在國內(nèi)應(yīng)用這種方式進行維護的企業(yè)卻只占很小的比例。對于很多用戶來說，潛在的高成本和復(fù)雜度仍然是一個不小的障礙，并且缺乏綜合性的跨領(lǐng)域技術(shù)人才也是預(yù)測性維護技術(shù)難以推廣應(yīng)用的重要阻礙之一。

面對未來，我們需要的是更多的廠商來提供簡單易用的工具和解決方案，降低準入門檻，從而更好地在生產(chǎn)過程中有效地幫助工程師們解決所遇到的問題，同時快速的把他們的想法轉(zhuǎn)變成產(chǎn)品。緊緊跟隨用戶腳步的MathWorks，正不斷為用戶提供強有力的預(yù)測性維護技術(shù)支持。 

如果你想了解真實公司的范例以及克服實施預(yù)測性維護工作過程中常見障礙的方法，識別下圖二維碼即可獲取《使用 MATLAB 和 Simulink 克服預(yù)測性維護的四個常見障礙》白皮書，輕松了解更多內(nèi)容。

Ps：您是否曾打算使用或正在使用預(yù)測性維護策略？請在留言評論中告訴我們，讓其他讀者了解您從被動維護到預(yù)測性維護的轉(zhuǎn)變過程！如果您對預(yù)測性維護感興趣，歡迎點擊“智能制造中的故障診斷和預(yù)測性維護”，查看預(yù)測性維護技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)大咖陳建平先生的專欄內(nèi)容。