預測性維修演算法

❶ 在進行預測分析之前,預測性維護系統已經歷了哪些步驟

經歷了三個步驟，分別為定量預測、定性預測、時間序列預測。相關介紹具體如下：

1、定量預測：明確預測對象與目標、收集整理資料和數據、建立預測模型、模型參數估計、模型檢驗、預測實施與結果分析。

2、定性預測：經典的德爾斐預測要經過3~4輪調查，專家意見可以相當協調或一致。對德爾斐法作出充分說明、問題要集中，提出的問題有針對性、避免組合事件，應避免提出「一種技術的實現是建立在某種方法基礎上」這類組合事件。對專家的回答進行分析和處理是德爾斐預測的最重要階段。

3、時間序列預測：變數或指標的數值，按時間順序排列成一個數值數列，稱為時間數列或時間序列。利用這個時間序列進行預測地方法稱為時間序列預測法。

註：可為預測、優化、預報和模擬等許多其他用途而部署，也可為規劃流程提供各種信息，並對企業未來提供關鍵洞察。

(1)預測性維修演算法擴展閱讀：

進行預測分析的作用：

進行預測分析用於優化和自動化業務決策的卓有成效的成熟方法。它通過預測分析讓組織能夠在制定決策以前有所行動，以便預測哪些行動在將來最有可能獲得成功。

由於閉環系統不斷將有價值的反饋納入到決策制定過程中，所以對於希望對變化的環境做出即時反應並最大化每個決策的效益組織來說，它是非常理想的方法。在全球市場中傳統的競爭資源已經瓦解，而決策管理提供了一種智取競爭對手並執行高洞察業務戰略的強大能力。

❷ 近些年，設備的預測性維護都有哪些新方法

設備的預測性維護的方法：
利用能夠被預測的運轉設備的機械性能，潤滑信息，維修履歷，使用者記錄信息。設備的履歷，評估設備含部件的使用壽命，依照數據匯總，部件監制，制定近期的設備維護工作，得到設備良性運轉的目的，達到滿足生產需要。

❸ 未來工場怎麼樣

未來工廠發展的五大趨勢：
MathWorks工業自動化和機械領域行業經理Philipp Wallner日前在接受《電子工程專輯》采訪時預測稱，2021年，整個工業領域將從大規模生產向定製化生產轉型。
數字化變得比以往更加重要，包括生產系統更加自主化、工程師更依賴通過模擬的方式去確認設備的行為等。
MathWorks工業自動化和機械領域行業經理Philipp Wallner他將未來的工廠稱之為「柔性(Flexible)」的。
認為市場驅動力源自商品的個性化，包括從大規模生產向定製化生產、自主的生產線需求、以及產品迭代周期縮短等因素。
當然，由此帶來的挑戰也顯而易見，系統復雜性的增加最為顯著，例如參數數量與種類、模組與元件之間的數據交互和無處不在的軟體。
這樣，就需要越來越多的模擬模型去進行參數的調優和設計，需要AI和數字孿生技術用於運行優化，或是對設備進行健康預測。
「這其中涉及到幾個比較重要的生產要素」，Philipp說，其一，性能越來越強勁的硬體，這是確保復雜演算法能夠順暢運行的先決條件。
其二，由於系統日趨復雜，開發者需要新的工具和設計流程用於開發、測試和部署控制軟體和AI演算法。
其三，也是非常重要的一點，就是要有越來越多的工程師能夠把各自領域內的專業知識與AI技術融合起來。
而以下五大工業趨勢將促成以上預測：
趨勢一：AI項目的經濟性優勢日益凸顯：
目前，在工業領域，柔性和自主製造是AI發揮優勢的重要應用方向，例如預測性維護、健康監測、生產優化、基於視覺的質量檢測等。
MathWorks提供了大量APPS用於幫助工程師進行AI功能的設計開發，並通過與包括微軟在內的廠商合作。
將非實時性的數據部署在雲端，從而實現從雲端到邊緣設備端的完整部署。
MathWorks提供了大量APPS用於幫助工程師進行AI功能的設計開發，在Philipp列舉的Mondi公司案例中，通過利用MATLAB開發出的用於監測生產線狀況的APP，Mondi公司每年能夠節省至少5萬歐元費用。
而在與VDMA的合作中，MathWorks通過提供AI應用指導書指導企業將AI技術應用在基於視覺的智能檢測、機器人訓練等各種應用中。
他強調說，軟體已經成為很多用戶的一個主要資產，並正在成為他們與同行區分開來的重要因素。
復雜的軟體，很多情況下包括AI和工程數據的融合使用，在幫助生產製造企業獲取成功方面上扮演著越來越重要的角色。
在這種背景下，開發和測試基於軟體的功能變得越來越重要。所以，生產製造行業的領導企業都在幫助工程師開發和驗證軟體功能方面相關的工作流以及工具方面，大力投入。
趨勢二：機器的功能驗證轉向數字模式：
如前文所述，由於復雜的系統功能日益依賴通過軟體實現，使得設計過程中的模擬和測試驗證工作，更多傾向於採用數字化模型的方式去實現從設計，到交付，再到運行的全生命周期。
這種復雜性往往來源於我們對於柔性生產、模塊化生產、更高質量和精度、更多數據吞吐能力、以及更短的上市時間和交付周期的需求。
這意味著，未來的工廠將被建造兩次——先虛擬，再實體。
在設計環節，設計人員可以在Simulink環境下用桌面模擬的方式對整個系統進行完整的構建，並在比較安全的環境下對整個系統做基於模擬的測試。
接下來，利用MATLAB提供的自動代碼生成功能，將經過驗證的演算法生成面向於工業控制器的CC、C++代碼。
再下一步，通過採用虛擬交付技術，將測試環境部署到實時運行的工業原型機上，對即將交付的軟體進行測試，從而顯著減少利用物理實體進行測試的需求。
最後，就可以利用這種模型去構建數字孿生體，用監測/預測性維護演算法對設備的狀態進行估算，降低運維成本。
基於模擬的測試，在回答「單純依靠模擬模擬能否全面的驗證機器的功能以及其設備生命周期？」這一問題時，Philipp表示，模擬模型不能用作完全替代物理世界進行的測試驗證。
基於模型設計的目標是在設計的早期就開展功能測試，以避免將一些設計上的問題帶入到後面的物理實體的製造環節。
利用模擬技術的生產系統早期的測試驗證，將顯著減少後面投入在物理實體上測試驗證的時間投入，但並不能完全的替代物理世界的測試，至少短期還無法達到。
「一些極端環境或涉及人身安全的環境下的測試，使用模擬模型可以很方便的開展，這樣就能避免將測試的人員置於危險的環境下。
另外，對於那些在物理世界需要很高的測成成本、以及可能對設備本身或測試人員造成傷害的測試場景，都可以應用模擬技術來幫助我們完成測試」。
趨勢三：生產車間和辦公場所進一步融合：
生產車間和辦公場所的融合在這里包含兩個方面的內容：首先是自動化組件的連接或聯系在持續增加，生產設備和整個車間、廠房通過標准化的工業協議如OPC UA、無線鏈路如5G正有效的連接在一起。
這使得在各個單元間進行數據交換成為了可能，而這正是實施或落地AI的基礎。
另外一個方面是，復雜的功能，如機器學習，以往只有在線下高性能工作站上，或者說，在辦公場所才能進行的，現在正在以一定的方式部署在實時工業控制器上，七天二十四小時不間斷的運行。
在桌面計算機上開發的AI演算法運行在工業控制器上但有一點需要引起注意，即網路安全和數據存儲是AI應用於生產製造時所面臨的重要問題，同時也是傳統生產製造領域比較受重視的IT話題。
目前來看，AI演算法的一些關鍵部分經常直接部署在嵌入式控制器或邊緣設備上，如PLC，而這些處理單元都是靠近製造工廠里的設備，這在一定程度上減少了數據泄露的風險。
或者說，原始數據的預處理，是在一個安全的環境中的邊緣設備或嵌入式處理器上完成的，經過處理的數據才進一步通過潛在的非安全網路傳輸出去。
趨勢四：機器人和自主系統促進生產和物料搬運自動化：
在柔性和模塊化生產中，工廠對自主設備的需求越來越強烈。
在以往的概念中，原有的自動化設備只能做某一類特定的動作，是確性的，但隨著更多的設備具備了自主決策的能力，其自主性更強，自主機器人就是其中一例。
得益於強大的硬體性能和AI技術的大規模普及，在柔性製造中，協作機器人既可以與操作人員進行緊密協作，也可以在搬運和檢巡過程中進行自主的智能化決策。
在物料車間進行分揀的機器人，Philipp指出，具備AI能力的機器人能夠靈活的造作那些即使沒有明確在程序里表明的物體類型，這就極大的減少了在處理種類繁多的物體時非常耗費時間的指導過程。
傳統的工業機器人主要為大規模生產服務，通常要面向每一個要操作的物體和每一個在運行時的確定動作進行編程。
具備AI能力的機器人具有非常好的靈活性，可以在產線上自主的對物體檢測、抓取以及移動進行學習。
趨勢五：「領域知識+」型工程師擁有更多機會：
「領域知識」，指的是工程師對所在行業中專業知識的掌握；「新知識」，指的是對AI技術、雲、軟體設計等知識的掌握。
目前來看，越來越多的生產製造工程師正在向他們自己所擁有的技能集合裡面添加諸如軟體設計、AI等技能，而像MATLAB這樣的工程工具也在為這類工程師提供便於開發、測試和部署AI演算法的自動化工具App。
在這一過程中，MATLAB本身提供豐富的小程序apps，可以幫助具有專業知識的工程師快速將如AI這樣的新技術融入到自己的實際工作中。
課程方面，MathWorks提供了豐富的面向工程師和學生的培訓課程，其中包括完全免費的onramp課程。
除了這些工具和課程外，公司也與一些組織，如歐洲最大的工業製造領域的團體組織VDMA，一起開展一些入門活動，把年輕的工程師和行業內的一些專家組織在一起，讓年輕的工程師們快速的獲得有關基於模型設計、AI以及物聯網等方面的一手知識和經驗。
「將來的生產製造行業，勢必會被那些結合了傳統行業的領域知識，並且也掌握AI技術的那些工程師所塑造。
可以說，領域知識、專業技能(如AI、數據分析)以及像MathWorks所提供的工程工具的使用，是工業4.0下開展項目取得成功的關鍵。」Philipp說。

❹ 是預測性維護，常見技術有哪些

預防性設備維護是指在採取必要的措施和方法，防止設備在運行中可能造成的磨損、損傷或破壞，最主要的是指在近期內預防和發現設備在運行中可能給將來運行造成損壞或潛在的危害。預測性維護是依據歷史數據採取易一定的科學預測方法來進行維護的一種辦法：主要方法有：1、設備FMEA （失效模式與後果分析）2、計算關鍵設備備件的壽命周期 3、過程數據預測設備維修 4、探測設備故障維修

❺ Qeexo AutoML某些專業領域演算法比如預測性維護，自己能優化和調優么

機器學習優化分為2種：1.演算法 2.數據。通過採集更多數據，實現更多訓練來實現精準度和性能的提高。另外通過我們這個自動化工具，我們也在研究專業模式，對很多使用方法實用參數進行自動配置，用戶也可以通過自己調節參數進行優化。

❻ 什麼是預測性維修，有哪些技術體系

預測性維修（PredictiveMaintenance，簡稱PdM）是以狀態為依據(ConditionBased)的維修，在機器運行時，對它的主要（或需要）部位進行定期（或連續）的狀態監測和故障診斷，判定裝備所處的狀態，預測裝備狀態未來的發展趨勢，依據裝備的狀態發展趨勢和可能的故障模式，預先制定預測性維修計劃，確定機器應該修理的時間、內容、方式和必需的技術和物資支持。預測性維修集裝備狀態監測、故障診斷、故障（狀態）預測、維修決策支持和維修活動於一體，是一種新興的維修方式。
預測性維修不僅在名字稱呼上有不同，在概念的內涵和外延上也有出入，因此又有狹義和廣義預測性維修兩種概念。
狹義的預測性維修立足於「狀態監測」，強調的是「故障診斷」，是指不定期或連續地對設備進行狀態監測，根據其結果，查明裝備有無狀態異常或故障趨勢，再適時地安排維修。狹義的預測性維修不固定維修周期，僅僅通過監測和診斷到的結果來適時地安排維修計劃，它強調的是監測、診斷和維修三位一體的過程，這種思想廣泛適用於流程工業和大規模生產方式。
廣義的預測性維修將狀態監測、故障診斷、狀態預測和維修決策多位合一體，狀態監測和故障診斷是基礎，狀態預測是重點，維修決策得出最終的維修活動要求。廣義的預測性維修是一個系統的過程，它將維修管理納入了預測性維修的范疇，通盤考慮整個維修過程，直至得出與維修活動相關的內容。
修復性維修（CorrectiveMaintenance）,又稱事後維修（Break-downMaintenance）,是「有故障才維修（FailureBased）」的方式，它是以設備是否完好或是否能用為依據的維修，只在設備部分或全部故障後再恢復其原始狀態，也就是用壞後再修理，屬於非計劃性維修。
預防性維修（PreventiveMaintenance）又稱定時維修，是以時間為依據(TimeBased)的維修，它根據生產計劃和經驗，按規定的時間間隔進行停機檢查、解體、更換零部件，以預防損壞、繼發性毀壞及生產損失。這種維修方法也就是目前所普遍採用的計劃維修或定期維修，如大、中、小修等。
預測性維修技術體系：
1、狀態監測技術
狀態監測技術發展到現在，在各工程領域都形成了各自的監測方法，狀態監測的方法依據狀態檢測手段的不同而分成許多種，常用的包括：振動監測法、雜訊監測法、溫度監測法、壓力監測法、油液分析監測法、聲發射監測法等。
2、故障診斷技術
單講「故障診斷」，它是一門新發展的科學，而且越來越受到重視，尤其是在連續生產系統中，故障診斷有著非常重要的意義。按照診斷的方法原理，故障診斷可分為：時頻診斷法、統計診斷法、信息理論分析法及其它人工智慧法（專家系統診斷、人工神經網路診斷等）、模糊診斷、灰色系統理論診斷及集成化診斷（如模糊專家系統故障診斷、神經網路專家系統故障診斷、模糊神經網路診斷等）。
3、狀態預測技術
狀態預測就是根據裝備的運行信息，評估部件當前狀態並預計未來的狀態。其常用的方法有時序模型預測法、灰色模型預測法和神經網路預測法。而對於預測方法的開發一般有三種基本途徑：物理模型、知識系統和統計模型。在實際應用中，可將三種途徑綜合在一起，形成一種結合了傳統的物理模型和智能分析方法，並能夠處理數字信息和符號信息的混合性故障預測技術，對於實現預測性維修更為有效。
4、維修決策支持與維修活動
維修決策是從人員、資源、時間、費用、效益等多方面、多角度出發，根據狀態監測、故障診斷和狀態預測的結果進行維修可行性分析，定出維修計劃，確定維修保障資源，給出維修活動的時間、地點、人員和內容。維修決策的制定方法一般有故障樹推理法、數學模型解析法、貝葉斯（Bayes）網路法(適用於表達和分析不確定和概率性事物)和智能維修決策法等。

❼ 能解釋一下什麼叫預測性維護嗎

維護可以分為主動維護和被動維護，以前都是被動維護（也可以理解為故障後維修），就是說機器壞了再去維修。而現在隨著科技的進步和人們觀念的更新，越來越多的企業開始採用主動維護的方式（也可以理解為故障前維修）。預測性維護就是主動維護的方式之一，除此之外，還有預防性維護。
你可以這樣理解，預防性維護就像是人每年做一次體檢，提前預防疾病的發生。而預測性維護就是實時監控你的身體運行情況，例如體溫、體重等參數，一旦數據發生異常，系統可根據大量數據建立的模型推算出你可能出現的症狀，從而給你發出預警。你就可以提前干預，將疾病扼殺在搖籃中，從而保證你的健康。

❽ 設備故障分析及預測性維護怎麼實現

首先，需要知道什麼是預測性維護。預測性維護，是以狀態為依據（Condition Based）的維護，在機器運行時，對其主要（或需要）部位進 行定期（或連續）的狀態監測和故障診斷，判定設施設備所處的狀態，預測設施設備狀態未來的發展趨勢， 依據其發展趨勢和可能的故障模式，預先制定維護計劃，確定設施設備應該修理的時間、內容、方式和必需的技術和物資支持。預測性維護集設施設備狀態監測、故障診斷、故障預測、維修決策支持和維修活動 於一體。是人工智慧在工業領域的應用與實現。
其次再說如何實現。通過智能化、組態化、模塊化的監控裝置，比如感知設備智能感測器，振動、溫度、油液、轉速等，實現對設備、設施狀態參數進行在線實時數據採集，然後通過演算法模型，才能實現狀態監測、故障診斷、離線分析、報警預警等功能；
設備預測性技術主要分為感知層、邊緣層、平台層和應用層。為了適應不同的行業和應用領域，預測性維護解決方案將提供必要的高度抽象的組件和介面。這就要求開發一個預測性維護的平台或者一個完整的生態系統，其架構應該是模塊化的，以便很容易地對感測、 狀態監測與評估、診斷、預測等功能進行添加或強化。
西安因聯信息科技是的設備預測性維護解決方案已經成功在水泥、煤炭、石化、鋼鐵等20多個行業得到驗證，可進行搜索官網查詢了解。