預測性維護（Predictive Maintenance，簡稱PdM）是一種先進的維護策略。它通過收集設備運行數據，利用數據分析和建模技術，識別出設備的潛在故障或性能下降趨勢，從而提前進行維護操作，以避免設備故障導致的生產中斷或安全事故。預測性維護通常關注設備的某一特定部分或系統，并對其進行有針對性的監測和診斷，側重于設備的故障預測和預防性維護，并實現運維成本最優。因此，與事后維修、周期性預防維護、基于狀態的維護相比，預測性維護可以最大限度地減少意外停機時間，延長設備壽命，并降低維護成本。
近年來，隨著傳感器、人工智能、工業物聯網、大數據等技術的蓬勃發展，預測性維護受到市場廣泛關注與重視。據物聯網市場調研機構IoT Analytics最新一版的《2023—2028年預測性維護和資產性能市場報告》顯示，預計到2028年，預測性維護市場將以每年17%的速度增長。
然而，作為一門融合了計算機科學、數據科學、大數據、人工智能、工業軟件和物聯網、工程領域專家知識以及統計學等多個學科的復雜技術，預測性維護的推進不僅需要企業具備高水平的技術能力和綜合性的跨領域技術人才，也需要一套系統化的落地實施方法論。
與眾多以數據驅動為核心的技術類似，預測性維護的推進主要涵蓋需求定義、模型開發及部署上線等關鍵環節（如下圖）。本文將結合預測性維護系統的建立過程，總結預測性維護落地實施的七大策略，以期為企業提供啟示與借鑒。
1、確立明確的目標，做好前期評估
確立明確的實施目標，是防止預測性維護項目方向偏移的關鍵。在項目實施前，企業應分析現有維護體系的主要痛點和不足：是設備故障導致生產節拍頻繁被打斷？或是產品品質一致性難以保證？亦或是運維成本過高？針對這些痛點，企業需要明確通過預測性維護解決的關鍵問題，是實現故障預測？還是產能或產品質量改善？其核心目標仍應圍繞“提質增效，降本減存”等方面。
在確定核心目標后，企業還應進行執行前的可行性研究和評估。全面評估企業當前制造水平，識別企業與推進預測性維護之間的技術差距，制定分階段實施計劃，并估算投入成本與預期回報之間的關系，是否值得投入。還應考慮現有人員配備情況，以及特殊設備對應的預測性維護技術的成熟度。
2、選擇合適且速贏的場景切入
對于預測性維護來說，建模方法千萬條，選對場景第一條。建議企業選擇最需要關注且能夠快速見效的實施對象。
首先，企業需根據當前生產表現相關指標，明確監控的層級，是部件級、設備級、產線級還是工廠級。例如，針對設備停機，要深入分析是特定部件頻繁故障導致的停機，還是產線間缺乏有效的生產協同而引起的，找到關鍵瓶頸，確定需要監控的關鍵部件或環節。
其次，預測性維護并不適用于所有對象。它更適用于故障發生頻率不高，但一旦發生會導致長時間停機和高額經濟損失的設備。企業可以通過四象圖來作判定設備優先級，縱軸代表部件故障發生頻率，橫軸表示故障發生造成的停機時間及經濟損失（如下圖）。
其中，對于故障發生頻率高，不易維修且經濟損失大的設備，更應考慮設備設計的問題，需改進設計；對于故障發生頻率高，但經濟損失小，且容易更換的設備，準備更多備件即可；對于故障發生頻率低，經濟損失小，維修維護容易的設備，采用傳統維護方式更具性價比。而對于故障發生頻率低，但影響重大的設備，實施預測性維護能夠更顯著地凸顯其價值。
此外，企業還需對實施對象進行可行性評估，包括考慮設備數據收集的情況，如數據的完整性、可靠性，基于收集的數據能否評估部件的衰退程度，以及考慮應用開發成本、故障發生模式等。
值得的一提的是，選擇快速見效的項目，不僅可以驗證技術方法論的可行性，還能增強團隊繼續執行項目的信心，并快速檢驗特定場景是否具備大規模實施的可行性。
3、突破小數據瓶頸
對于預測性維護而言，數據量多少足夠？是否越多越好？從理論上看，“足夠”的數據量可以為預測模型提供更豐富的信息和更準確的故障模式識別，從而提高預測的準確性。然而，在工業領域，獲取足夠大的數據量并不總是現實或可行的。
因此，推進預測性維護，企業需要解決小數據的問題。即通過定義問題的邊界，來確定數據采集的范圍。如是監控某個關鍵部件、設備，還是整條產線？是實現異常監控和報警，還是故障模式判定？不同的預期目標、不同的監控對象/層級、不同的需求，對于傳感器的部署，數據來源的設計，采集頻率、數據量大小的要求等都不一樣，可結合競爭性測算對成本、潛在收益等進行綜合評估來確定。另外，還可以基于原因分析，開展有針對性的數據采集。企業基于對設備基理的深入理解，對可能導致故障的各種原因進行一一列舉，并找到與故障成因最相關的因素，進行數據采集。通過這種方式，數據采集的范圍更精確，模型的準確度也更高。
總之，數據收集是一個逐步積累的過程，數據量也并非越多越好，“正確的數據”遠比有量無質的“大數據”更好，無關的數據反而會讓模型的性能偏離。
4、增強模型的魯棒性和泛化性
模型的準確性和可靠性是衡量預測性維護項目成功的關鍵因素。為有效提高模型的準確性，除了加強數據采集和處理、深入研究設備機理、優化模型結構和參數設置以及建立有效的模型驗證機制等措施，確保模型在動態工況下的自適應更新能力同樣至關重要，即提高模型的魯邦性和泛化性。
魯棒性強的模型能夠抵御各種干擾和變化，保持穩定性能；而泛化性好的模型則能夠適用于不同的數據分布，不僅在訓練數據上表現良好，而且在新的、真實的數據分布上也能保持性能。在業界，主要利用貝葉斯優化、遷移學習、深度學習的神經網絡等方法，確保數據分布發生變化時模型的魯棒性和泛化性。不過，還需要建立一套完善的模型評估機制來確保模型的持續有效性，包括判斷訓練數據分布是否發生變化，以及更新后的模型是否滿足當前的工作狀況。模型在運行過程中，還應對模型進行持續的修正、迭代和完善。
5、注重與現有維護運營體系的緊密融合
為確保預測性維護項目成功復制推廣，企業應注重預測性維護技術與企業現有的維護運營體系緊密結合，包括與其他維護方式的有效協同，與現場維護人員操作習慣相匹配，以及與企業其他業務系統的集成等方面。
現場維護人員是維護活動的直接執行者，他們對系統的接受程度和使用熟練度直接影響系統的效能。因此，系統在設計時應充分考慮現場維護人員的操作習慣和需求，提供簡潔直觀的用戶界面，確保易用性，以便他們能夠迅速上手，無需長時間的培訓和學習。還需加強對維護人員的培訓和教育。另外，實現系統與企業其他業務系統（如ERP、MES等）的無縫對接，是確保數據一致性和流程協同的關鍵。
6、避免將預測準確率作為項目成敗的唯一標準
預測性維護是一種面向維護活動的策略設計，核心在于將預測結果作為整個維修維護活動的輸入或參考，實現對整個維護策略或流程的優化。從這個層面來看，預測性維護的價值不僅僅在于其技術實現，更在于它對整個企業維護經營活動的積極影響。因此，將準確率作為預測性維護項目成敗的唯一指標是有局限性的。
另外，預測性維護價值鏈路較長且復雜，涉及數據收集、模型訓練、維護策略制定等多個環節，不同于數據來源穩定、工作目標單一的應用場景，比如視覺檢測，主要關注合格率，
可以將準確性作為關鍵衡量指標。建議企業在追求模型準確性的同時，從多角度更全面地評估預測性維護項目的成效。包括：項目實施后設備故障率的降低程度、維護成本的節約情況、生產效率的提升程度等指標；模型的穩定性、可靠性、易用性、可解釋性等。
7、加強與AI技術的整合與應用
AI技術的快速發展，為實現更加準確和高效的預測性護提供了全新的可能性。AI技術具有強大的數據處理、模式識別和學習能力，能夠為預測性維護提供強大的技術支持。
數據采集與處理：AI可以根據不同的需求和場景，制定并優化采集策略，包括傳感器的布置，在保證經濟性的同時，采集到所需要的數據；數據采集測點優化，如優化傳感器和監控設備的布置和數量；識別和糾正數據中的錯誤、重復和異常值，提高數據的質量。
特征提取：AI輔助的特征工程可以幫助提取關鍵特征和選擇最優性能參數，剔除冗余信息；通過機器學習算法可自動發現隱藏的模式和關聯。
模型訓練與驗證：基于不同的場景應用，AI使用機器學習算法，如回歸分析、決策樹、支持向量機、隨機森林和深度學習等來訓練模型。通過交叉驗證等技術，AI可以評估模型的穩健性和準確性。模型上線后，AI可通過遷移學習、貝葉斯優化等方法支持模型的持續迭代更新。
決策支持：強化學習可以根據預測結果，幫助制定維護策略，指導現場的運營活動；大模型還可以幫助工程師生成典型的點巡檢運維SOP（標準操作程序）。
總之，技術終究只是實現目標的工具，推進預測性維護的關鍵在于如何設定更清晰的改善目標，如何與企業現有的維護運營體系融合，如何推動組織文化的轉變，實現企業運維模式的全面革新和升級。在這一過程中，專業知識和實踐經驗的積累也至關重要。為了幫助企業和工程師們更好地掌握智能運維的最新理念和技術，e-works特別推出了“智能運維與設備健康管理高級研修班”。
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