随着数字化技术的创新与发展，工业设备变得更加高效与智能，但设备的维护工作却仍面临巨大挑战。当设备发生故障时，导致计划外停机，将影响企业的生产效率与产品质量。定期维护虽然能降低故障发生风险，但也提高了设备维护成本，而且也不能避免突发的故障。
在智能时代，传感器技术、数据采集、大数据分析与云服务技术逐步发展和成熟，基于状态监测的预测性维护应运而生。它不仅可以对设备实时监测，进行大数据分析，提前感知设备故障，而且可以远程服务和提前排查故障隐患，使得维护变得更加智能，运营更加可靠，成本也更低。欣象科技预测性维护系统通过设备数据采集、解析、边缘预处理、云端工业数据建模与分析，将状态监测、故障诊断、状态预测和状态决策融合为一体，提高客户的核心竞争力。
主要功能
终端传感：采集设备的运行数据，如位移、温度、压力等。灵活性高，可搭载各种传感器。
边缘计算：网络边缘分布式极端，数据可进行本地预处理，提高实时性和安全性。设备实时监测，故障快速排除。
IoT平台：IoT平台提供机器数据管理和大数据分析，并将分析结果开放给上层接口使用。实时运行数据传输到云上并进行分析，提前预知设备的异常状态，从而最小化设备停机的可能。
分析/可视化：软件系统将提供数据采集、分析、可视化和自动化，并通过图表和趋势表格显示需要进行哪些维护或修复操作，实现管理可视化。
系统报表：通过系统报表及时了解实时状态与历史记录，实现决策智能化，形成周期性数据用于统计分析。
预测性维护：将设备的运行数据实时采集并回传，云端数据中心利用大数据的分析与综合决策，实现远程管理及预测性维护，降低维护成本及故障率。
业务价值
故障提前预警，预留足够应对时间给一线人员在故障前做出应对
减少更换零部件，充分利用现有设备，延长设备服务寿命
降低安全隐患，减少设备突发故障造成的损失
应用行业
汽车制造、电力行业、钢铁冶金、煤炭行业、化工水泥、石油石化 ……
应用案例：某汽车组装车间解决方案——治具的预测性维护
汽车生产过程中的很多治具工件，会随着时间增长发生位移，导致生产无法正常进行，或者影响产品质量。客户之前采用的是基于时间的周期性检验和检修模式，工作人员依赖经验来进行检修。
这种模式存在过维修与欠维修的矛盾：设备维护时需要关闭整条生产线，过于频繁的维护一方面会耽误生产进度，另一方面会造成很大的浪费，导致零件在仍可使用时被更换和额外的停机操作；若维护不及时，则可能导致在生产过程中的治具偏移超出正常范围，严重影响最终生产的汽车质量。
解决方案
我们采用了软硬件结合的方式，检测治具位移情况。做到实时监测及数据分析，精准预测故障并及时排除安全隐患。
状态检测：针对设备特点在生产线上加装了传感器，采集相应的治具位移数据，然后发送到监控中心，随时随地了解设备健康状态。
设备运维：提供设备运维软件，软件中配置了阈值告警规则，根据用户设置的阈值，在治具偏移达到阈值后作出报警。也可整合管理监测数据和设备运行维护记录等，建立设备的健康档案。
数据分析：对未报警设备也可以提前预测故障，提前做好换件准备，为设备管理提供了强有力的技术支持。对长时间出现问题的设备进行修理维护。
实施效果
通过IoT提供的预防性维护能力，一方面可以提前对治具健康度进行评估，为现场巡检提供指导，缩短例行维护和故障定位的时间；另一方面，也延长了易损部件的更换周期，方便维保人员及时进行针对性维护。通过这两项改变，可以使维护成本降低近40％。同时，由于做到实时监测及数据分析，还可以精准预测故障及时排除安全隐患。
作为“工业4.0”的关键创新点之一，预测性维护能优化设备的维护时机，让设备故障“未有形而除之”，在实现更加高效维护的同时降低成本，具有广阔的应用前景。此次治具监测在汽车组装车间的成功落地应用是对欣象预测性维护系统的认可。在未来，我们将继续以先进的技术和优质的服务助力企业转型升级。
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