對於製造業而言，提升競爭力需要以安全穩定
、gaoxiaozhinengdeshengchanliweigenji。gongyeshebeizuoweishengchanzhizaodeguanjianyaosu
，qilianxuzuoyenengliyuweihucelvexixixiangguan。raner
，wulunshizhouqixingweihuhaishijiyuzhuangtaidejiance
，都需要大量人員的監視
，並且無法有效避免設備由於設備劣化導致非計劃停機的風險。如今，伴隨人工智能、機器學習、工(gong)業(ye)物(wu)聯(lian)網(wang)等(deng)先(xian)進(jin)技(ji)術(shu)的(de)融(rong)合(he)發(fa)展(zhan)
，基(ji)於(yu)數(shu)據(ju)驅(qu)動(dong)的(de)預(yu)測(ce)性(xing)維(wei)護(hu)逐(zhu)漸(jian)成(cheng)為(wei)現(xian)代(dai)工(gong)業(ye)主(zhu)流(liu)的(de)智(zhi)能(neng)化(hua)設(she)備(bei)運(yun)維(wei)方(fang)式(shi)
，幫(bang)助(zhu)企(qi)業(ye)降(jiang)低(di)維(wei)護(hu)工(gong)業(ye)資(zi)產(chan)的(de)成(cheng)本(ben)與(yu)時(shi)間(jian)，保(bao)障(zhang)安(an)全(quan)生(sheng)產(chan)。

AI+預測性維護解決方案，引領設備運維智能化發展

ruhezaishebeiqianzaiguzhangfashengdianzhigongnengguzhangfashengdianqujianzhaodaozuijiaweihupinghengdian，shiqiyeyingyongyucexingweihudehexinsuqiu。yituozaigongyezidonghualingyushenhoudejishujidianhefengfudeguzhangzhenduanjingyan，shinaidedianqiyucexingweihujiejuefanganyinrulexianjinAI算法，並預置診斷知識庫，提供涵蓋AVEVA Predictive Analytics預測性維護係統、EcoStruxure™ PMA預測性維護顧問在內的整體解決方案
，幫助行業用戶深挖數據價值，實現設備智能運維。

EcoStruxure PMA預測性維護顧問界麵示意

一方麵，針對大型工業企業加強數據治理、釋放數據價值的需求
，施耐德電氣AVEVA Predictive Analytics預(yu)測(ce)性(xing)維(wei)護(hu)係(xi)統(tong)能(neng)夠(gou)通(tong)過(guo)對(dui)曆(li)史(shi)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)大(da)數(shu)據(ju)建(jian)模(mo)
，采(cai)用(yong)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)搭(da)建(jian)設(she)備(bei)正(zheng)常(chang)運(yun)行(xing)狀(zhuang)態(tai)模(mo)型(xing)，之(zhi)後(hou)將(jiang)建(jian)立(li)的(de)模(mo)型(xing)接(jie)入(ru)大(da)型(xing)關(guan)鍵(jian)機(ji)組(zu)的(de)實(shi)時(shi)數(shu)據(ju)，持(chi)續(xu)監(jian)測(ce)設(she)備(bei)狀(zhuang)態(tai)
，及(ji)時(shi)捕(bu)捉(zhuo)設(she)備(bei)失(shi)效(xiao)的(de)早(zao)期(qi)跡(ji)象(xiang)，提(ti)前(qian)介(jie)入(ru)診(zhen)斷(duan)以(yi)采(cai)取(qu)預(yu)防(fang)措(cuo)施(shi)，幫(bang)助(zhu)企(qi)業(ye)智(zhi)能(neng)識(shi)別(bie)設(she)備(bei)狀(zhuang)態(tai)與(yu)外(wai)部(bu)環(huan)境(jing)變(bian)化(hua)實(shi)現(xian)工(gong)況(kuang)脫(tuo)敏(min)

，降(jiang)低(di)誤(wu)報(bao)率(lv)

，提(ti)升(sheng)整(zheng)體(ti)運(yun)營(ying)效(xiao)率(lv)。

另一方麵，水泵、齒輪箱
、空壓機等常規動設備普遍缺乏狀態監測係統，企業亟需對這類設備進行改造升級，以打破數據“孤島”。對此
，EcoStruxure PMA預測性維護顧問通過智能傳感器和邊緣計算網關獲取振動數據，能夠將設備的振動機理與行業專有知識相結合、數理模型與AI算法相結合

，對設備故障進行實時預測及診斷，指導用戶智能運維。具體而言：

• 振動溫度一體智能傳感器：采用行業領先的MEMS傳感技術
  ，能夠進行三軸（軸向/徑向水平/徑向垂直）高頻采樣，並監測設備表麵溫度，每秒可捕捉超2萬個設備振動數據點
  ，其內置的AIzhinengsuanfazhichishujuyuchuli，ketigonggaodabaizhongtezhengzhishuchu。jishencaiyongjingmibianxiaoxingsheji
  ，shihexiaxiaokongjiananzhuang
  ，kejintieshebeizhouxiangzhendongyuan
  ，tishengshujushibiejingzhundu
  ；此外，產品符合CE認證
  、IP67防護等級
  ，以及防爆ExiaIICT4Ga標準，能夠有效應對惡劣工況環境。
• 邊緣計算網關：支持6振動傳感通道，可監測機油溫度及電機三相繞組溫度
  ，並內嵌故障預測智能算法模型
  ，具備高性能的邊緣AI計算能力，可實現邊雲協同
  ，自動判定設備運行工況並發出閾值報警。機身整體精密，支持內/外置天線，擁有CE認證和IP67防護等級
  ，可在室內外或惡劣工況環境下安裝使用。
• 預測性維護軟件係統：基於工藝數據及振動數據的“數理+機理模型”shebeiguzhangyuceyuzhenduanxitong
  ，peihegongyishulimoxingguzhangzhenduangongju，kegenjugongyigoujianbutongmoxing
  ，bingzhunquedingweishebeiguzhangweizhi
  ，bangzhuyonghuzhenduangongyibianhuandaozhideshebeiguzhanghuodianqiguzhang，yijifuzadejixielaohuahemosunwenti。qizhong，jiyuzhendongyuanshishujudejilifenxiyushulifenxiliangdahexinsuanfa，jubeishiyufenxi、頻譜分析、頻率成分分析、退化/趨勢分析等功能
  ，可利用相關性分析
  、聚類分析等大數據分析算法，找出工藝參數和振動數據的數據規律，提升模型預測準確率。係統內嵌AI機器學習支持設備故障診斷模型自我學習
  ，還能對故障特征值進行自我迭代分析，輔助機理模型診斷。

通過覆蓋企業從設備側到邊緣側
、再到雲/平台側全生命周期的數據采集、分析

、預測與診斷， EcoStruxure PMA預yu測ce性xing維wei護hu顧gu問wen能neng夠gou有you效xiao減jian少shao生sheng產chan設she備bei非fei計ji劃hua停ting機ji的de次ci數shu及ji時shi間jian，提ti高gao生sheng產chan效xiao率lv
，並bing促cu使shi企qi業ye維wei修xiu模mo式shi升sheng級ji
，降jiang低di維wei修xiu成cheng本ben
，賦fu能neng一yi線xian運yun維wei人ren員yuan提ti升sheng巡xun檢jian效xiao率lv。企qi業ye依yi托tuo施shi耐nai德de電dian氣qi固gu化hua設she備bei運yun維wei專zhuan家jia知zhi識shi
，還hai能neng實shi現xian設she備bei故gu障zhang診zhen斷duan知zhi識shi複fu用yong，培pei養yang專zhuan業ye振zhen動dong診zhen斷duan知zhi識shi的de複fu合he型xing人ren才cai，並bing促cu使shi設she備bei管guan理li向xiang精jing益yi化hua、數字化轉變，提升整體管理效能，加速自身數字化轉型。

聚焦真實場景，打造設備智能運維標準解決方案

目前，EcoStruxure預測性維護顧問解決方案已落地施耐德電氣多家工廠以及電力、油氣化工、食品飲料、水泥
、冶金等行業頭部企業，持續護航安全生產。

其中，施耐德電氣廈門工廠依托 EcoStruxure PMA預測性維護顧問，為其真空爐部署了基於振動機理和數學模型的設備故障診斷與預測係統，對設備的分子泵
、機械泵、羅茨泵、快冷電機的運行狀態和故障診斷進行監測及預測，並結合AI算法與模型訓練
，實現了設備24/7/365全天候在線的智能監控、運行和維護。通過智能監測設備早期振動
，並定位可修複故障
，該工廠大幅減少了非計劃停機時間和設備平均修複時間（MTTR<12h），同時基於預測性係統指令調整的設備維護計劃方式，每年可節省120萬元的維護費用。

以此為錨，施耐德電氣將以AI賦能
，推動覆蓋“傳感器檢測+邊緣計算+趨勢報警+維護決策”全生命周期的預測性維護標準解決方案全行業規模化應用，助力更多企業提高設備可用性、優化質量控製並實現降本增效，進一步夯實自身競爭力，攜手共創工業影響力。