徐工信息汉云｜设备预测性维护怎么做？

对设备进行预测性维护，是全球各行业尤其是工业制造行业十分重要的课题，在新贝斯特国际集团与徐工信息汉云平台签订的智能化战略合作协议中，就包含了数控机床预测性维护、数控机床智能改造、大数据分析等内容。而在智能制造的流行大趋势之下，预测性维护的内容已经有了质的提升，不同行业对于设备预测性维护解决方案也越发重视，但是涉及到具体的设备应用还需要具体需求具体分析，只有深入了解了什么是预测性维护？才能更好地找到合适自己的设备预测性维护解决方案。

 什么是预测性维护

预测性维护最大的特点在于其具有“预测性”，即通过精准的数据收集和分析，将状态监测、故障诊断、状态预测和状态决策融合为一体，对企业工业制造设备进行维护，减少设备计划外停机带来的影响，降低高额的运维成本，助力企业更好地进行数字化转型。预测性维护主要依靠的也是云、边、端一体化协同作用，来实现设备数据的采集、解析、边缘预处理、云端工业数据建模与分析，事实上预测性维护也是人工智能在工业制造领域的一个应用和实践。

预测性维护的意义

预测性维护对于企业的意义重大，一个优秀的设备预测性维护解决方案对于企业发展的作用不仅在于设备的实时监测和故障的快速排除，而是多方面的，具体体现在：

l实时监测设备运行状态，并进行故障诊断，实现对设备、设施状态参数进行在线监测、故障诊断、离线分析、报警预警等功能；

 为长期使用的设备设施建立健康监测服务系统，针对不同的量化指标，对维护的优先次序进行排序，更加高效地解决设备故障问题；

l提供支撑设备、设施运维的增值服务和全生命周期的质保服务，提升企业制造效率和质量；

 通过设备跟踪和网络后台，可实时远程监测等服务，在对结构生命周期进行预测后，可为企业估算出结构整个周期的修复或维护费用，节省更多时间和精力。

如何建立一个设备预测性维护系统

建立一个设备预测性维护系统，需要从设备智联和后台系统两方面入手，结合工业互联网平台的设备组态工具、建模工具以及数据分析工具等实现精准高效的预测性维护。而要想解决工业设备种类繁多，接入复杂程度高，工业应用APP开发难度大，边缘设备智能化程度低的问题，需要依靠一个强大的工业互联网平台，结合定制化设备画像工业APP，解决设备预测性维护问题。

设备预测性维护系统哪家好？可以参考专业报道和具体应用案例。例如入选工信部 2019年工业互联网APP优秀解决方案的汉云设备画像工业APP，就是基于微服务架构设计打造的一个轻量化、方便快捷的设备云端监控管理及数据分析工业APP解决方案，能够帮助用户实现快速设备上云，提高设备利用率，减少设备异常损失，优化生产过程及售后服务效率，这其中就包含了设备预测性维护解决方案。据悉，徐工信息汉云平台和新贝斯特国际集团的合作，还包括联合开发基于汉云的机床领域的预测性维护模型构建，并运行于汉云工业互联网平台上，深度融合机床领域和工业互联网。可见，设备预测性维护解决方案已经在不断扩张到各个细分领域，并对其实际功能逐渐进行提升。 

未来，设备预测性维护将在企业发展中占据重要的位置，像基于徐工信息汉云这样专业的工业互联网平台，为企业提供多维度设备分析报表，全方位分析设备工作负载以及健康程度的设备预测性维护系统将成为更多企业的选择。