工业维护中使用机器学习

物联网技术正在连接工业现场的所有设备，相关人员可以远程访问工厂甚至了解了机器的健康状况，虚拟世界与现实世界的边界越来越模糊，工业数字化时代已经到来，企业将获取来自于设备层的丰富数据，并用于创造更大的价值收益。

数字化的巨大价值逐渐被工业企业认识到，越来越多的企业开始投入资金去升级系统，从被动式的设备维护到主动式的预测性维护转变。在过去，不合理的机器使用让工厂承受很大的损失，而预测性维护将发挥重要作用，可以帮助企业更好地诊断设备问题，提升生产的效率和降低成本支出。

在未来，不管你是食品加工还是电子生产或者是汽车制造商，都离不开大数据，数据将是新时代的黄金。厂商在生产过程利用数据提高效率，提升生产的可靠性，或降低整体成本。

预测性维护减少停机风险

熟悉工业物联网的工厂管理者都知道，目前数字化制造最大的卖点之一是预见未来的情况，通过数据分析可以获得对设备性能和过程有效性的洞察力，从而让设备管理者知道如何优化生产，最终为公司创造更大的利益。

预测性维护的实现改变了传统工业设备管理的方式，设备使用寿命分析可以预估设备维护的时间点，可以根据设备状况做出关于何时维护系统的明智决策，而不是等设备故障时再进行响应或进行维护。

停机维护可能会让工厂浪费更多的生产资源，预测性维护可以最大限度减少计划外停机的时间，从而增长整体机器运行时间和提升产量，而不需要产生新的资本支出。不过，要进行准确的预测维护，必需从大量数据中进行分析，实现这一目标是具有挑战性的。

工业维护中使用机器学习

大数据处理分析过程中少了不人工智能，利用机器学习算法进行处理，是解决大量数据分析的重要方法。工厂可以对算法进行培训，让机器自动识别生产数据中的异常表现，不仅是标出有问题的数据，还要分析出根本原因。

在一台工业设备的内部，可以有数十个传感器或其他健康检测数据，将这些数据整理成一定格式的信息，再与维护记录和机器运行历史记录一起评估，最终确定有哪些问题可能会出现。

目前有不少的企业提供物联网分析平台，例如通用电气的Predix平台和资产绩效管理（APM）套件。它支持通过物联网的方式和机器连接，并利用平台的机器学习算法、APM标准测量和高级分析等相结合的方式进行数据分析，维护人员可以及时发现机器可能发生的问题。

无可置疑的是，这是一个宝贵的资源，可为工厂经理和维护工程师提供全面的运营改进。

机器学习将提高生产效率

未来制造业中，所有机器都可能是通过物联网连接的，那么，工程师需要处理和分析的数据将是大量的。所以需要借助物联网平台的机器学习算法，通过监控分析机器的振动变化，预测可能出现的问题。

此外，算法可以根据历史数据对这种情况进行评估，分析这种情况发生的频率，结合性能指标来确认是哪种问题，并在机器需要维护时向工程师发送警报。这使机器只有在其状态指示应该进行维护时才需要进行维护，也就是基于状态的预测性维护。

实际上，机器学习使得数据分析成为一个更加自动化的过程。在某些工业应用中，算法分析允许机器自动设置或重新配置机器，从而纠正不良的生产。随着机器算法的学习的积累，这种分析预测将成为一种提高效率的越来越可行的方法。