如何通过机器学习预测维护设备？

物联网技术正在连接工业现场的所有设备，相关人员可以远程访问工厂甚至了解了机器的健康状况，虚拟世界与现实世界的边界越来越模糊，工业数字化时代已经到来，企业将获取来自于设备层的丰富数据，并用于创造更大的价值收益。

　　数字化的巨大价值逐渐被工业企业认识到，越来越多的企业开始投入资金去升级系统，从被动式的设备维护到主动式的预测性维护转变。在过去，不合理的机器使用让工厂承受很大的损失，而预测性维护将发挥重要作用，可以帮助企业更好地诊断设备问题，提升生产的效率和降低成本支出。

　　在未来，不管你是食品加工还是电子生产或者是汽车制造商，都离不开大数据，数据将是新时代的黄金。厂商在生产过程利用数据提高效率，提升生产的可靠性，或降低整体成本。


预测性维护减少停机风险

　　熟悉工业物联网的工厂管理者都知道，目前数字化制造最大的卖点之一是预见未来的情况，通过数据分析可以获得对设备性能和过程有效性的洞察力，从而让设备管理者知道如何优化生产，最终为公司创造更大的利益。

　　预测性维护的实现改变了传统工业设备管理的方式，设备使用寿命分析可以预估设备维护的时间点，可以根据设备状况做出关于何时维护系统的明智决策，而不是等设备故障时再进行响应或进行维护。

　　停机维护可能会让工厂浪费更多的生产资源，预测性维护可以最大限度减少计划外停机的时间，从而增长整体机器运行时间和提升产量，而不需要产生新的资本支出。不过，要进行准确的预测维护，必需从大量数据中进行分析，实现这一目标是具有挑战性的。

工业维护中使用机器学习

　　大数据处理分析过程中少了不人工智能，利用机器学习算法进行处理，是解决大量数据分析的重要方法。工厂可以对算法进行培训，让机器自动识别生产数据中的异常表现，不仅是标出有问题的数据，还要分析出根本原因。