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湃方智能设备状态监测系统示意图
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工业设备的重大故障并不是突然发生，而是一个逐步劣化的过程，在此过程中，设备仍可“带病运行”。智能制造时代，对于设备的可靠性要求会更高，对于设备维护管理的要求也会随之提高。
对工业企业而言，设备作为企业资产的一部分，是一切生产制造的基础。因此，设备运营与维护的重要性不言而喻。传统的设备运维模式存在故障不可预测、运维成本高、管理手段不足、安全生产事故多发等痛点。
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1、预防性维护
预防性维护又称定时维护，是以时间为主要依据的维护，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。这种维护方法也就是目前所普遍采用的计划维护或定期维护，如大、中、小修等。
预防性维护优点在于可以确保设备得到定期的保养和维修，防止设备出现重大故障，提高设备的可靠性和稳定性。此外，预防性维护还可以根据设备的运行状况进行针对性的维护，减少不必要的维修和更换。但也存在一些缺点，比如可能会过度维护，导致维修成本增加，也可能无法发现潜在的故障或问题。
2、预测性维护预测性维护是以状态为依据的维护，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维护计划，确定机器应该维护的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。 其优点在于可以提前发现潜在的故障或问题，避免设备在生产过程中出现停机或故障的情况。此外，预测性维护还可以减少不必要的维修和更换，降低维修成本。同时，预测性维护需要投入的初期成本较低，但需要专业的技术人员进行数据分析和评估，成本也相对较高。但是，预测性维护也存在一些挑战和限制，比如需要足够的数据和监控系统支持，同时也需要专业的技术人员进行分析和评估。
3、应用场景
预防性维护和预测性维护都有其优缺点，实际应用中需要根据设备和系统的特性和需求进行选择。对于一些关键设备和系统，预防性维护更为重要；对于一些非关键设备，预测性维护可能更为合适。同时，也需要考虑生产需求、维护成本和技术条件等因素。
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三、数字技术应用
要想做好预测性维护，需要借助物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）、机器学习等强大技术手段，对设备的运行状态进行实时、全方位且不间断的监测。通过在设备关键部位精准部署各类传感器，如温度传感器、压力传感器、振动传感器、电流电压互感器等，这些 “智能触角” 能够敏锐捕捉设备运行过程中的每一个细微变化，将物理参数转化为数字信号，并通过高速稳定的通信网络传输至数据处理中心。
在此，大数据分析平台和智能算法大展身手，它们对海量的历史运行数据与实时采集的数据进行深度挖掘、比对和分析。就如同一位经验丰富的医生，依据患者多年的病历资料以及当下的身体指标变化，精准诊断病情。通过构建复杂的设备健康的数字孪生模型，识别出设备正常运行的标准模式以及潜在故障的特征模式，进而提前预测设备可能出现的故障类型、发生时间以及故障严重程度，为运维人员提供充足的预警时间，使其能够从容制定针对性的维护策略，避免设备突发停机，确保生产流程的顺畅无阻。
例如，在一家大型风力发电厂，每台风力发电机的叶片、齿轮箱、发电机等关键组件上都安装了精密传感器。通过持续收集运行数据，利用机器学习算法分析发现，某台发电机的振动频谱在近一周内出现了细微但持续的异常变化，结合过往同类故障案例及设备历史运行数据，系统预测该发电机可能在未来三天内出现轴承磨损故障。这一精准预测使得运维人员得以提前准备好维修备件、安排专业维修团队，在故障发生前及时进行修复，保障风机稳定发电。
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