預測性維護

趨勢分析

設備運維場(chǎng)景的主要發展趨勢

預測性維護已經在全球各行(xíng)業尤其是工業制(zhì)造領域得(de)到認可(kě)并開(kāi)始規模應用。将狀态監測、故障診斷、狀态預測和(hé)狀态決策融合為(wèi)一體(tǐ)，狀态監測和(hé)故障診斷是基礎，狀态預測是重點，維護決策得(de)出最終的維護狀态要求，預測性維護是人(rén)工智能在工業制(zhì)造領域的應用和(hé)實踐，主要趨勢包括：

運維服務化

通(tōng)過預測性維護提供支撐設備、設施運維的增值服務和(hé)全生(shēng)命周期的質保服務，增加客戶粘性與客戶滿意度

模塊實時(shí)化

實時(shí)狀态監測和(hé)故障診斷，通(tōng)過智能化、組态化、模塊化的監控裝置，實現對設備、設施狀态參數(shù)進行(xíng)在線監測、故障診斷、離線分析、報警預警等功能

遠程運維

針對長壽命服役的設備設施的運維保養，建立健康監測服務系統，通(tōng)過基于測量的量化指标來(lái)确定維護的優先次序

智能化模型

建立疲勞模型，對結構性能進行(xíng)評估，對結構生(shēng)命周期的預測，估算(suàn)結構整個(gè)周期的修複或維護費用，通(tōng)過設備跟蹤和(hé)網絡平台進行(xíng)遠程監測等在線支持服務

業務挑戰

工業設備類型繁多(duō)，接入複雜度高(gāo)

工業現場(chǎng)長期以來(lái)存在大(dà)量異構的總線聯接，多(duō)種制(zhì)式的工業以太網并存，如何兼容多(duō)種聯接并且确保聯接的實時(shí)可(kě)靠是必須要解決的現實問題

邊緣設備缺乏智能，數(shù)據處理(lǐ)和(hé)分析效率低(dī)

處于網絡邊緣的工業現場(chǎng)設備，由于缺乏輕量級的計(jì)算(suàn)框架，無法在邊緣進行(xíng)實時(shí)響應，實現對數(shù)據的聚合、過濾、預測，也無法和(hé)雲端充分協同

故障模型難以沉澱，運營效率低(dī)

傳統制(zhì)造企業熟悉設備的機理(lǐ)和(hé)典型的故障模型，但(dàn)企業內(nèi)部缺少(shǎo)專業的數(shù)據科學家(jiā)，也缺乏應用新興數(shù)據分析/AI工具處理(lǐ)海量數(shù)據的能力

工業應用APP開(kāi)發難度大(dà)，用戶體(tǐ)驗差

制(zhì)造企業的IT能力有(yǒu)限，而IoT場(chǎng)景多(duō)涉及新應用開(kāi)發，如果缺乏面向IoT場(chǎng)景的端雲協同的應用開(kāi)發使能能力，使得(de)客戶不能充分聚焦在業務創新本身，造成業務創新緩慢

解決方案架構

預測性維護解決方案架構

設備預測性維護場(chǎng)景，提供包括邊緣計(jì)算(suàn)、IoT平台、大(dà)數(shù)據等一系列能力，并将邊緣計(jì)算(suàn)作(zuò)為(wèi)華為(wèi)雲的能力延伸到靠近工業産品的網絡邊緣處，攜手行(xíng)業合作(zuò)夥伴，加速實現工業各領域中的設備預測性維護

架構優勢

實現設備快速接入

IoT hub支持不同網絡、不同協議的設備接入方案，滿足企業設備多(duō)樣化接入的訴求

邊緣與雲的協同

智能邊緣平台支持AI/大(dà)數(shù)據在邊緣運行(xíng)，滿足端側低(dī)時(shí)延業務響應需求

工業數(shù)據建模

預集成預測性維護場(chǎng)景相關的模型和(hé)算(suàn)法，加速預測場(chǎng)景開(kāi)發

推薦産品

方案優勢

支持多(duō)網絡、多(duō)協議、多(duō)場(chǎng)景，實現設備快速接入

邊緣智能化，實現設備端實時(shí)處理(lǐ)和(hé)分析決策能力

提供全棧全場(chǎng)景AI服務，工業數(shù)據洞察易

生(shēng)态體(tǐ)系廣，快速構建工業APP和(hé)業務創新