预测性维护

随着IoT、大数据等技术的成熟，预测性维护应运而生，它不仅可以对设备实时监测，进行大数据分析，提前感知设备故障，而且可以远程服务和提前排查故障隐患，使得维护变得更加智能，运营更加可靠，成本也更低。是行业数字化转型的基石。

1.终端传感：采集设备的运行数据，如位移、温度、压力等。灵活性高，可搭载各种传感器

2.边缘计算：网络边缘分布式极端，数据可进行本地预处理，提高实时性和安全性。

3.IoT平台：IoT平台提供机器数据管理和大数据分析，并将分析结果开放给上层接口使用。实时运行数据传输到云上并进行分析，提前预知设备的异常状态，从而最小化设备停机的可能。

4.分析/可视化：软件系统将提供数据采集、分析、可视化和自动化。，并通过图表和趋势表格显示需要进行哪些维护或修复操作，实现管理可视化。

5.系统报表：通过系统报表及时了解实时状态与历史记录，实现决策智能化，形成周期性数据用于统计分析。

6.预测性维护：将设备的运行数据实时采集并回传，云端数据中心利用大数据的分析与综合决策，实现远程管理及预测性维护，降低维护成本及故障率。

优势分析

预测性维护已经在全球各行业尤其是工业制造领域得到认可并开始规模应用。北光通过设备数据采集、解析、边缘预处理、云端工业数据建模与分析，提高客户的核心竞争力。将状态监测、故障诊断、状态预测和状态决策融合为一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维护决策得出最终的维护状态要求，预测性维护是人工智能在工业制造领域的应用和实践，主要趋势包括：运维服务化，模块实时化，远程运维，智能化模型

业务价值

1.故障提前预警，预留足够应对时间给一线人员在故障前做出应对

2.减少更换零部件，充分利用现有设备，延长设备服务寿命

3.降低安全隐患，减少设备突发故障造成的损失

应用行业

石油石化，电力行业，钢铁冶金，煤炭行业，化工水泥，装备制造