我們將探討工程師在實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)時(shí)面臨的三個(gè)常見障礙，以及最終如何最好地避免這些障礙，從根本缺乏知識(shí)開始。

預(yù)測(cè)性維護(hù)使公司能夠減少機(jī)器停機(jī)時(shí)間，消除不必要的維護(hù)，并實(shí)現(xiàn)許多其他業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)。然而，公司在將技術(shù)納入其運(yùn)營(yíng)時(shí)經(jīng)常面臨流程和數(shù)據(jù)方面的挑戰(zhàn)。

本博客系列將探討工程師在實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)時(shí)面臨的三個(gè)常見障礙，并最終如何最好地避免這些障礙。我們從預(yù)測(cè)性維護(hù)工作流程的解剖學(xué)基本缺乏知識(shí)開始。

通過了解工作流程使您的業(yè)務(wù)受益

許多工程師沒有接受過有關(guān)預(yù)測(cè)性維護(hù)工作流程以及如何最好地利用它們的適當(dāng)教育。這可能是因?yàn)楣旧形匆庾R(shí)到此類投資的價(jià)值，無法超越該投資的風(fēng)險(xiǎn)，或者認(rèn)為預(yù)測(cè)性維護(hù)對(duì)于當(dāng)前的業(yè)務(wù)需求來說過于先進(jìn)。

無論出于何種原因，您都可以采取具體步驟來最大限度地降低風(fēng)險(xiǎn)并盡快開始使用預(yù)測(cè)性維護(hù)工作流。入門的第一步是了解預(yù)測(cè)性維護(hù)的五個(gè)核心開發(fā)階段（圖 1）：

訪問傳感器數(shù)據(jù) – 可以從多個(gè)來源（如數(shù)據(jù)庫(kù)、電子表格或 Web 存檔）收集數(shù)據(jù)，但必須采用正確的格式并正確組織才能進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆治觥５?，?qǐng)務(wù)必記住，大型數(shù)據(jù)集可能需要內(nèi)存不足處理技術(shù)。

預(yù)處理數(shù)據(jù) – 真實(shí)世界的數(shù)據(jù)很少是完美的;必須刪除異常值和噪聲才能獲得正常行為的真實(shí)情況。此外，由于統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)建模技術(shù)在流程后期使用，因此這些模型的質(zhì)量將取決于預(yù)處理數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

提取特征 – 通常不是將傳感器數(shù)據(jù)直接輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而是從傳感器數(shù)據(jù)中提取特征。雖然可以從數(shù)據(jù)中提取的特征數(shù)量基本上是無限的，但常見的技術(shù)來自統(tǒng)計(jì)學(xué)、信號(hào)處理和物理學(xué)等領(lǐng)域。

訓(xùn)練模型 – 構(gòu)建將設(shè)備分類為正?；蚬收系哪Ｐ停梢詸z測(cè)異?；蚬烙?jì)組件的剩余使用壽命。在此步驟中嘗試各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)很有用，因?yàn)閷?duì)于給定的問題，事先很少清楚最佳模型類型是什么。

部署模型 – 根據(jù)系統(tǒng)要求，預(yù)測(cè)模型可以部署到嵌入式設(shè)備或與企業(yè) IT 應(yīng)用程序集成。這里需要考慮許多權(quán)衡，因?yàn)榍度胧皆O(shè)備提供快速響應(yīng)并減少通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸數(shù)據(jù)的需求，而集中式IT方法使將來更新模型變得更加容易。

圖1.基本的預(yù)測(cè)性維護(hù)工作流。

黃金法則：隨心所欲

了解預(yù)測(cè)性維護(hù)工作流的各個(gè)開發(fā)階段是實(shí)施的重要第一步，但對(duì)許多人來說，充分理解、開發(fā)和集成工作流的想法似乎令人生畏。通過利用現(xiàn)有工具和軟件，工程師可以快速有效地將預(yù)測(cè)性維護(hù)納入其日常工作。

MATLAB 等工具具有預(yù)測(cè)性維護(hù)功能，使工程師能夠在熟悉的環(huán)境中工作。他們還提供參考示例、算法以及技術(shù)支持、培訓(xùn)和咨詢團(tuán)隊(duì)的訪問權(quán)限。額外的指導(dǎo)可以使基礎(chǔ)知識(shí)到位，因此您和您的團(tuán)隊(duì)可以確信您以最佳方式解決問題。

審核編輯：郭婷