在工业互联网领域，预测性维护(PdM)被认为是一项具有巨大潜力的关键应用。该技术在上世纪90年代首次尝试应用于飞机发动机领域，并从那时起备受期待。

　　近年来，随着工业人工智能技术和边缘计算技术的迅猛发展，预测性维护不再局限于高 端装备，而是开始广泛应用于各个领域。根据IoT Analytics发布的报告，预测性维护市场在2022年之前预计将保持高速增长，具有令人瞩目的年均增长率(CAGR)达到39%，成为实现工业4.0落地的有效途径。

　　在企业进行工业设备维护时，可采用三种主要维护方式，以确保设备高 效运行和降低潜在故障风险：

　　● 修复性维护：故障后的维修，相当于“亡羊补牢”;

　　● 预防性维护：基于经验的计划维修，定期维护降低设备故障风险;

　　● 预测性维护：利用传感器监测设备运行情况，自动触发预警或修理指令，实现对潜在故障的及时响应和处理。

　　通过结合修复性、预防性和预测性维护方式，企业可以提升设备可靠性，降低维护成本，并有效避免生产中的不必要中断。

　　通过对工厂故障数据进行深入分析，我们发现故障主要涵盖机械、控制、程序和通讯等多个类别。具体而言，机械类故障占据大比例，这主要源于设备在运动过程中受到各个部件不同作用力的影响。随着时间的推移，这些作用力导致了多种机械问题，例如轴承磨损、松动和共振振动。为了提高工厂运行效率，我们需要有针对性地解决这些机械类故障，并采取措施以降低其发生频率。

　　智能状态监控传感系统在预测分析中扮演着至关重要的角色。其职责不仅仅 限于搜集、记录和预处理数据，还包括安全传输这些数据，为随后的可视化工具和其他处理算法提供坚实的数据基础。

　　以温度、金属颗粒监控和水分析为例，智能传感系统能够及时发现设备问题的早期信号，识别未来可靠性隐患，并探测潜在的机械故障。通过综合应用这些先进技术，企业能够实现对设备状态的全 面监测和精 准预测，大程度地提高生产效率，降低维护成本，使预测性维护成为工业互联网的“杀手级”应用。

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