机器学习算法和人工智能带来的日益复杂的分析水平，正在逐步提升整个行业的维护标准。强大的数学模型和人工智能算法正在帮助简化和整合复杂的制造流程，甚至能够以高达 92% 的准确率预测设备故障！
越来越多的工厂开始采用智能制造和维护的概念，并将机器学习融入其整个 IIoT（工业物联网）基础设施中。
机器学习不再是遥不可及的梦想，而是 制造业的现实。随着整体效率水平的提升，机器学习的实用性将更加明显，颠覆我们所知的传统制造业。这些令人惊叹的新技术，一旦融入整个工业物联网 (IIoT) 基础设施，将为构建稳健高效的系统铺平道路，这无疑将定义制造和维护的未来。
在接下来的几节中，我们将讨论状态监测AI和机器学习用例，特别是用于状态监测的用例，并探讨可监测的资产状况类型以及几种监测策略。让我们开始吧！
机器学习对基于状态的监控的价值
在制造业中，基于状态的监测 (CBM) 是运营的重要组成部分。它确保设备保持良好的运行状态，从而减少停机时间并提高整体生产力。
当我们将机器学习融入 CBM 时，我们开始利用强大的算法来处理数据、识别模式并预测潜在故障，以免它们对操作造成影响。
其结果是，系统更加有效、高效，不仅可以检测问题，还可以提出补救措施。
以下是在基于条件的监控策略中采用机器学习的一些主要好处：
- 节省时间：机器学习可以快速筛选海量数据，并发现人类分析师可能忽略的模式和趋势。它可以识别问题的根本原因，帮助您的团队在问题造成严重停机之前解决问题。这种效率直接转化为运营的时间和成本节省。
- 减少停机时间：停机成本高昂，无论从哪个角度来看都是如此。生产暂停，订单积压，客户开始另寻他处。机器学习能够准确预测潜在故障，从而大幅降低意外停机的 可能性 。
- 提高员工生产力：当您的设备通过预测性维护平稳运行时，您的员工可以专注于他们最擅长的工作，而不必陷入紧急维修的泥潭。这将大幅提高整体生产力。
- 提升机器可靠性：正确维护的机器不仅性能更佳，使用寿命也更长。机器学习可以预测并调整机器的磨损情况，确保其始终保持最佳性能。
- 早期故障和失效检测：防止停机的关键在于在故障发展成失效之前发现它们。机器学习算法在这方面尤其擅长，因为它们能够捕捉到人类操作员容易忽略的细微迹象。
利用机器学习的资产状况监测类型
在资产管理和预防性维护领域，机器学习已经成为一种变革因素，显著改善了状态监测工作。
让我们看看机器学习在几种不同类型的资产状况监测 AI 情况下的几个具体应用。
振动分析
振动分析 是预测性维护的强大工具，能够在机械潜在故障导致灾难性故障之前进行诊断。通过机器学习，可以更详细地分析振动监测数据。这些智能算法可以检测到人眼可能忽略的异常，从而提供更准确、更及时的维护建议。
油分析
油液分析是资产监控的另一个关键环节，机器学习应用使其受益匪浅。人工智能 (AI) 的应用可以更深入地分析油液状况，包括检测粘度变化、污染程度以及其他指示设备健康状况的指标。AI 在 油液分析中提供的洞见 还能帮助做出明智的预防性维护决策。
超声波监测
超声波监测 用于工业环境中的高级泄漏检测。机器学习的强大功能通过分析超声波波形来识别原本可能被忽视的泄漏。这种精度有助于确保及时维护并减少停机时间。
环境监测
环境监测对于维持工厂和制造厂内的最佳环境条件至关重要。机器学习可以持续跟踪湿度、空气质量和温度等多种环境因素。 然后，对环境监测 数据进行分析，提供切实可行的建议，从而改善运营并确保安全的工作环境。
温度监控
温度监测 对于机械性能和寿命至关重要。机器学习与温度传感器的集成，可以分析随时间变化的温度数据，并预测潜在的过热情况，从而有效地采取预防措施。
基于状态监测的人工智能策略
为了跟上现代工业世界的技术崛起，越来越多的工厂和维护专业人员将注意力转向采用人工智能和机器学习状态监测技术。
这是您的组织如何将这些技术纳入基于条件的监控系统以提高运营效率和预防性维护策略的路线图。
1. 使用人工智能来构建和集中数据
集中数据是有效状态监测的关键。状态监测机器学习算法可以有效地分析收集到的数据，提供有意义的见解，并识别出预示潜在问题的异常、趋势和相关性。
2.利用工业传感器
要收集状态监测所需的数据，第一步是获取工业级传感器。这些传感器将记录设备运行的实时数据，例如温度、振动以及油位/液位。这种持续的数据流使我们能够通过 机器监测传感器进行更明智的决策和预测分析。
3. 实践以可靠性为中心的维护
以可靠性为中心的维护 (RCM) 是一种主动方法，有助于识别故障风险，从而确定监控投资的优先级。实施以 可靠性为中心的维护 策略可以提高维护效率。它关注资产的整体健康状况，而非例行计划，从而提高性能、延长正常运行时间并减少意外停机时间。
4.数字化转型
工业 4.0/5.0 技术的采用标志着智能工厂时代的到来。随着数字化集成的普及，工厂和维护管理人员需要参与数字化转型。这包括采用端到端数字化流程，以便根据基于状态的监控警报进行实时维护协调。
总结
实施人工智能 (AI) 和机器学习进行异常检测和状态监测可以延长资产寿命、减少停机时间和优化维护流程，从而显著改变制造业格局。
通过利用这些技术，行业可以提高效率，同时显著降低运营成本。
