人工智能正在改变众多行业，包括医疗保健和农业。人工智能还加强了预测性维护，这是一种预防性维护，可监控系统并提供以信息为支持的服务和维修指导。
借助人工智能驱动的预测性维护，企业可以提高生产力、效率，减少浪费，取得更大成功。
什么是预测性维护？
预测性维护使用先进的技术和软件来持续分析机器和设备的状况。该过程收集多点数据，建立详细模型，准确预测设备状态。机器正常运行期间产生的数据可生成高度准确的维护建议。在运行过程中收集的数据有助于降低故障发生的概率，并对资产故障的原因有丰富的了解。
这有助于区分预测性维护和预防性维护。虽然两者相似，但每种类型都有其重要特征。预防性维护涉及设备的一般维护，而不涉及设备使用的具体情况。按预先确定的特定时间间隔更换机油就是一种预防性维护；当车辆达到一定里程数或过了一定时间后，就会准确地更换机油。如果在车辆中使用，预测性维护将更进一步，监测机油粘度、发动机温度或油液水平等因素，以确定何时需要更换机油。
预测性维护可以极大地影响公司的运营效率和底线。麦肯锡（McKinsey）的信息表明，预测性技术可以降低高达 40% 的维护成本。德勤发现，预测性维护可使设备故障减少 75%，从而大大提高整体生产率。
预测性维护正在成为保持效率和生产力的重要工具。通过使用人工智能，它正变得更加有效。
机器学习中如何使用人工智能？
人工智能可以应用机器学习来解决各种与服务相关的问��。它可以自动建立分析模型，为维护和维修技术人员提供帮助，使他们能够在问题发生之前就加以解决，从而防止停机。
人工智能可以在特定的工作和任务中复制人类的智慧。反过来，这样就可以自动完成任务。然而，这项技术的正常运行需要两个组成部分：数据和算法。具体来说，预测性维护需要来自设备的数据以及分析和利用这些信息的算法。
什么是机器学习？
机器学习很容易与人工智能混淆，但两者的概念略有不同。机器学习实际上是人工智能的一个子集；它使用算法来理解数据库。从本质上讲，它利用这些数据库来学习和建立洞察力。用户可以将数据输入机器学习系统并建立模型。最终，这些模型会变得非常熟悉，以至于它们可以识别效率低下的问题，并提出提高准确性的方法。
机器学习包括监督学习和非监督学习。在有监督学习中，机器学习如何利用大型数据集对新输入的信息采取特别定义的行动。在无监督机器学习中，算法会查找未标记的信息来识别模式。
如何为预测性维护实施机器学习模型
要在预测性维护平台中实施机器学习，首先必须确定要解决的问题2。这些问题可能包括
- 期望的产出是什么？
- 目前是否有足够的数据可供机器学习系统使用？
- 所有活动是否都有适当的标签和标识？
- 模型需要运行多长时间才能开始识别潜在故障？
获得这些信息后，您就可以根据具体需求选择最佳策略。许多用于预测性维护的建模策略包括回归模型、分类模型、标记异常行为等。每种方法都有其用途，因此提出适当的问题可以帮助您做出决定。
什么是最适合您的操作的方法？实施适当模型的最佳方法是确定您要模拟的故障类型，然后确定模拟这些故障所需的数据。
使用人工智能驱动的预测性维护的好处
管理者和业主考虑人工智能驱动的预测性维护的原因有很多。
- 降低生产损失：现有资料表明，人工智能驱动的预测性维护可减少 30% 的停机时间。它还能将服务解决速度提高 83%，将现场时间缩短 75%。
- 提高工人生产率：通过预测需要维护的时间和地点，管理人员可以根据工人的日程安排来规划设备服务。
- 提高工人安全：维修技术人员在维修设备时经常处于危险境地。通过预测设备可能出现故障的时间，需要进行危险维修的情况就会减少。
- 围绕停机时间制定计划：设备停机和中断会损害公司的生产力。有了预测性维护，管理者就可以针对停机时间制定计划，提高整体运营效率。
- 提升客户服务：原始设备制造商（OEM）可以利用预测性维护来提升服务。他们可以将预测性维护作为一种服务来提供，而这种服务可以基于使用单个客户数据的模型。
这只是人工智能驱动的预测性维护的众多优势中的一小部分。有关预测性维护和机器学习的更多信息，请立即联系Ambiq®。
资料来源
12023 年最令人惊讶的预测性维护行业统计数据
2预测性维护的机器学习：从哪里开始？| 2017年8月29日
