预测性维修算法

❶ 在进行预测分析之前,预测性维护系统已经历了哪些步骤

经历了三个步骤，分别为定量预测、定性预测、时间序列预测。相关介绍具体如下：

1、定量预测：明确预测对象与目标、收集整理资料和数据、建立预测模型、模型参数估计、模型检验、预测实施与结果分析。

2、定性预测：经典的德尔斐预测要经过3~4轮调查，专家意见可以相当协调或一致。对德尔斐法作出充分说明、问题要集中，提出的问题有针对性、避免组合事件，应避免提出“一种技术的实现是建立在某种方法基础上”这类组合事件。对专家的回答进行分析和处理是德尔斐预测的最重要阶段。

3、时间序列预测：变量或指标的数值，按时间顺序排列成一个数值数列，称为时间数列或时间序列。利用这个时间序列进行预测地方法称为时间序列预测法。

注：可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署，也可为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。

(1)预测性维修算法扩展阅读：

进行预测分析的作用：

进行预测分析用于优化和自动化业务决策的卓有成效的成熟方法。它通过预测分析让组织能够在制定决策以前有所行动，以便预测哪些行动在将来最有可能获得成功。

由于闭环系统不断将有价值的反馈纳入到决策制定过程中，所以对于希望对变化的环境做出即时反应并最大化每个决策的效益组织来说，它是非常理想的方法。在全球市场中传统的竞争资源已经瓦解，而决策管理提供了一种智取竞争对手并执行高洞察业务战略的强大能力。

❷ 近些年，设备的预测性维护都有哪些新方法

设备的预测性维护的方法：
利用能够被预测的运转设备的机械性能，润滑信息，维修履历，使用者记录信息。设备的履历，评估设备含部件的使用寿命，依照数据汇总，部件监制，制定近期的设备维护工作，得到设备良性运转的目的，达到满足生产需要。

❸ 未来工场怎么样

未来工厂发展的五大趋势：
MathWorks工业自动化和机械领域行业经理Philipp Wallner日前在接受《电子工程专辑》采访时预测称，2021年，整个工业领域将从大规模生产向定制化生产转型。
数字化变得比以往更加重要，包括生产系统更加自主化、工程师更依赖通过仿真的方式去确认设备的行为等。
MathWorks工业自动化和机械领域行业经理Philipp Wallner他将未来的工厂称之为“柔性(Flexible)”的。
认为市场驱动力源自商品的个性化，包括从大规模生产向定制化生产、自主的生产线需求、以及产品迭代周期缩短等因素。
当然，由此带来的挑战也显而易见，系统复杂性的增加最为显着，例如参数数量与种类、模组与元件之间的数据交互和无处不在的软件。
这样，就需要越来越多的仿真模型去进行参数的调优和设计，需要AI和数字孪生技术用于运行优化，或是对设备进行健康预测。
“这其中涉及到几个比较重要的生产要素”，Philipp说，其一，性能越来越强劲的硬件，这是确保复杂算法能够顺畅运行的先决条件。
其二，由于系统日趋复杂，开发者需要新的工具和设计流程用于开发、测试和部署控制软件和AI算法。
其三，也是非常重要的一点，就是要有越来越多的工程师能够把各自领域内的专业知识与AI技术融合起来。
而以下五大工业趋势将促成以上预测：
趋势一：AI项目的经济性优势日益凸显：
目前，在工业领域，柔性和自主制造是AI发挥优势的重要应用方向，例如预测性维护、健康监测、生产优化、基于视觉的质量检测等。
MathWorks提供了大量APPS用于帮助工程师进行AI功能的设计开发，并通过与包括微软在内的厂商合作。
将非实时性的数据部署在云端，从而实现从云端到边缘设备端的完整部署。
MathWorks提供了大量APPS用于帮助工程师进行AI功能的设计开发，在Philipp列举的Mondi公司案例中，通过利用MATLAB开发出的用于监测生产线状况的APP，Mondi公司每年能够节省至少5万欧元费用。
而在与VDMA的合作中，MathWorks通过提供AI应用指导书指导企业将AI技术应用在基于视觉的智能检测、机器人训练等各种应用中。
他强调说，软件已经成为很多用户的一个主要资产，并正在成为他们与同行区分开来的重要因素。
复杂的软件，很多情况下包括AI和工程数据的融合使用，在帮助生产制造企业获取成功方面上扮演着越来越重要的角色。
在这种背景下，开发和测试基于软件的功能变得越来越重要。所以，生产制造行业的领导企业都在帮助工程师开发和验证软件功能方面相关的工作流以及工具方面，大力投入。
趋势二：机器的功能验证转向数字模式：
如前文所述，由于复杂的系统功能日益依赖通过软件实现，使得设计过程中的仿真和测试验证工作，更多倾向于采用数字化模型的方式去实现从设计，到交付，再到运行的全生命周期。
这种复杂性往往来源于我们对于柔性生产、模块化生产、更高质量和精度、更多数据吞吐能力、以及更短的上市时间和交付周期的需求。
这意味着，未来的工厂将被建造两次——先虚拟，再实体。
在设计环节，设计人员可以在Simulink环境下用桌面仿真的方式对整个系统进行完整的构建，并在比较安全的环境下对整个系统做基于仿真的测试。
接下来，利用MATLAB提供的自动代码生成功能，将经过验证的算法生成面向于工业控制器的CC、C++代码。
再下一步，通过采用虚拟交付技术，将测试环境部署到实时运行的工业原型机上，对即将交付的软件进行测试，从而显着减少利用物理实体进行测试的需求。
最后，就可以利用这种模型去构建数字孪生体，用监测/预测性维护算法对设备的状态进行估算，降低运维成本。
基于仿真的测试，在回答“单纯依靠模拟仿真能否全面的验证机器的功能以及其设备生命周期？”这一问题时，Philipp表示，仿真模型不能用作完全替代物理世界进行的测试验证。
基于模型设计的目标是在设计的早期就开展功能测试，以避免将一些设计上的问题带入到后面的物理实体的制造环节。
利用仿真技术的生产系统早期的测试验证，将显着减少后面投入在物理实体上测试验证的时间投入，但并不能完全的替代物理世界的测试，至少短期还无法达到。
“一些极端环境或涉及人身安全的环境下的测试，使用仿真模型可以很方便的开展，这样就能避免将测试的人员置于危险的环境下。
另外，对于那些在物理世界需要很高的测成成本、以及可能对设备本身或测试人员造成伤害的测试场景，都可以应用仿真技术来帮助我们完成测试”。
趋势三：生产车间和办公场所进一步融合：
生产车间和办公场所的融合在这里包含两个方面的内容：首先是自动化组件的连接或联系在持续增加，生产设备和整个车间、厂房通过标准化的工业协议如OPC UA、无线链路如5G正有效的连接在一起。
这使得在各个单元间进行数据交换成为了可能，而这正是实施或落地AI的基础。
另外一个方面是，复杂的功能，如机器学习，以往只有在线下高性能工作站上，或者说，在办公场所才能进行的，现在正在以一定的方式部署在实时工业控制器上，七天二十四小时不间断的运行。
在桌面计算机上开发的AI算法运行在工业控制器上但有一点需要引起注意，即网络安全和数据存储是AI应用于生产制造时所面临的重要问题，同时也是传统生产制造领域比较受重视的IT话题。
目前来看，AI算法的一些关键部分经常直接部署在嵌入式控制器或边缘设备上，如PLC，而这些处理单元都是靠近制造工厂里的设备，这在一定程度上减少了数据泄露的风险。
或者说，原始数据的预处理，是在一个安全的环境中的边缘设备或嵌入式处理器上完成的，经过处理的数据才进一步通过潜在的非安全网络传输出去。
趋势四：机器人和自主系统促进生产和物料搬运自动化：
在柔性和模块化生产中，工厂对自主设备的需求越来越强烈。
在以往的概念中，原有的自动化设备只能做某一类特定的动作，是确性的，但随着更多的设备具备了自主决策的能力，其自主性更强，自主机器人就是其中一例。
得益于强大的硬件性能和AI技术的大规模普及，在柔性制造中，协作机器人既可以与操作人员进行紧密协作，也可以在搬运和检巡过程中进行自主的智能化决策。
在物料车间进行分拣的机器人，Philipp指出，具备AI能力的机器人能够灵活的造作那些即使没有明确在程序里表明的物体类型，这就极大的减少了在处理种类繁多的物体时非常耗费时间的指导过程。
传统的工业机器人主要为大规模生产服务，通常要面向每一个要操作的物体和每一个在运行时的确定动作进行编程。
具备AI能力的机器人具有非常好的灵活性，可以在产线上自主的对物体检测、抓取以及移动进行学习。
趋势五：“领域知识+”型工程师拥有更多机会：
“领域知识”，指的是工程师对所在行业中专业知识的掌握；“新知识”，指的是对AI技术、云、软件设计等知识的掌握。
目前来看，越来越多的生产制造工程师正在向他们自己所拥有的技能集合里面添加诸如软件设计、AI等技能，而像MATLAB这样的工程工具也在为这类工程师提供便于开发、测试和部署AI算法的自动化工具App。
在这一过程中，MATLAB本身提供丰富的小程序apps，可以帮助具有专业知识的工程师快速将如AI这样的新技术融入到自己的实际工作中。
课程方面，MathWorks提供了丰富的面向工程师和学生的培训课程，其中包括完全免费的onramp课程。
除了这些工具和课程外，公司也与一些组织，如欧洲最大的工业制造领域的团体组织VDMA，一起开展一些入门活动，把年轻的工程师和行业内的一些专家组织在一起，让年轻的工程师们快速的获得有关基于模型设计、AI以及物联网等方面的一手知识和经验。
“将来的生产制造行业，势必会被那些结合了传统行业的领域知识，并且也掌握AI技术的那些工程师所塑造。
可以说，领域知识、专业技能(如AI、数据分析)以及像MathWorks所提供的工程工具的使用，是工业4.0下开展项目取得成功的关键。”Philipp说。

❹ 是预测性维护，常见技术有哪些

预防性设备维护是指在采取必要的措施和方法，防止设备在运行中可能造成的磨损、损伤或破坏，最主要的是指在近期内预防和发现设备在运行中可能给将来运行造成损坏或潜在的危害。预测性维护是依据历史数据采取易一定的科学预测方法来进行维护的一种办法：主要方法有：1、设备FMEA （失效模式与后果分析）2、计算关键设备备件的寿命周期 3、过程数据预测设备维修 4、探测设备故障维修

❺ Qeexo AutoML某些专业领域算法比如预测性维护，自己能优化和调优么

机器学习优化分为2种：1.算法 2.数据。通过采集更多数据，实现更多训练来实现精准度和性能的提高。另外通过我们这个自动化工具，我们也在研究专业模式，对很多使用方法实用参数进行自动配置，用户也可以通过自己调节参数进行优化。

❻ 什么是预测性维修，有哪些技术体系

预测性维修（PredictiveMaintenance，简称PdM）是以状态为依据(ConditionBased)的维修，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，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。预测性维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维修决策支持和维修活动于一体，是一种新兴的维修方式。
预测性维修不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出入，因此又有狭义和广义预测性维修两种概念。
狭义的预测性维修立足于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进行状态监测，根据其结果，查明装备有无状态异常或故障趋势，再适时地安排维修。狭义的预测性维修不固定维修周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维修计划，它强调的是监测、诊断和维修三位一体的过程，这种思想广泛适用于流程工业和大规模生产方式。
广义的预测性维修将状态监测、故障诊断、状态预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。广义的预测性维修是一个系统的过程，它将维修管理纳入了预测性维修的范畴，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容。
修复性维修（CorrectiveMaintenance）,又称事后维修（Break-downMaintenance）,是“有故障才维修（FailureBased）”的方式，它是以设备是否完好或是否能用为依据的维修，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是用坏后再修理，属于非计划性维修。
预防性维修（PreventiveMaintenance）又称定时维修，是以时间为依据(TimeBased)的维修，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。这种维修方法也就是目前所普遍采用的计划维修或定期维修，如大、中、小修等。
预测性维修技术体系：
1、状态监测技术
状态监测技术发展到现在，在各工程领域都形成了各自的监测方法，状态监测的方法依据状态检测手段的不同而分成许多种，常用的包括：振动监测法、噪声监测法、温度监测法、压力监测法、油液分析监测法、声发射监测法等。
2、故障诊断技术
单讲“故障诊断”，它是一门新发展的科学，而且越来越受到重视，尤其是在连续生产系统中，故障诊断有着非常重要的意义。按照诊断的方法原理，故障诊断可分为：时频诊断法、统计诊断法、信息理论分析法及其它人工智能法（专家系统诊断、人工神经网络诊断等）、模糊诊断、灰色系统理论诊断及集成化诊断（如模糊专家系统故障诊断、神经网络专家系统故障诊断、模糊神经网络诊断等）。
3、状态预测技术
状态预测就是根据装备的运行信息，评估部件当前状态并预计未来的状态。其常用的方法有时序模型预测法、灰色模型预测法和神经网络预测法。而对于预测方法的开发一般有三种基本途径：物理模型、知识系统和统计模型。在实际应用中，可将三种途径综合在一起，形成一种结合了传统的物理模型和智能分析方法，并能够处理数字信息和符号信息的混合性故障预测技术，对于实现预测性维修更为有效。
4、维修决策支持与维修活动
维修决策是从人员、资源、时间、费用、效益等多方面、多角度出发，根据状态监测、故障诊断和状态预测的结果进行维修可行性分析，定出维修计划，确定维修保障资源，给出维修活动的时间、地点、人员和内容。维修决策的制定方法一般有故障树推理法、数学模型解析法、贝叶斯（Bayes）网络法(适用于表达和分析不确定和概率性事物)和智能维修决策法等。

❼ 能解释一下什么叫预测性维护吗

维护可以分为主动维护和被动维护，以前都是被动维护（也可以理解为故障后维修），就是说机器坏了再去维修。而现在随着科技的进步和人们观念的更新，越来越多的企业开始采用主动维护的方式（也可以理解为故障前维修）。预测性维护就是主动维护的方式之一，除此之外，还有预防性维护。
你可以这样理解，预防性维护就像是人每年做一次体检，提前预防疾病的发生。而预测性维护就是实时监控你的身体运行情况，例如体温、体重等参数，一旦数据发生异常，系统可根据大量数据建立的模型推算出你可能出现的症状，从而给你发出预警。你就可以提前干预，将疾病扼杀在摇篮中，从而保证你的健康。

❽ 设备故障分析及预测性维护怎么实现

首先，需要知道什么是预测性维护。预测性维护，是以状态为依据（Condition Based）的维护，在机器运行时，对其主要（或需要）部位进 行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定设施设备所处的状态，预测设施设备状态未来的发展趋势， 依据其发展趋势和可能的故障模式，预先制定维护计划，确定设施设备应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。预测性维护集设施设备状态监测、故障诊断、故障预测、维修决策支持和维修活动 于一体。是人工智能在工业领域的应用与实现。
其次再说如何实现。通过智能化、组态化、模块化的监控装置，比如感知设备智能传感器，振动、温度、油液、转速等，实现对设备、设施状态参数进行在线实时数据采集，然后通过算法模型，才能实现状态监测、故障诊断、离线分析、报警预警等功能；
设备预测性技术主要分为感知层、边缘层、平台层和应用层。为了适应不同的行业和应用领域，预测性维护解决方案将提供必要的高度抽象的组件和接口。这就要求开发一个预测性维护的平台或者一个完整的生态系统，其架构应该是模块化的，以便很容易地对传感、 状态监测与评估、诊断、预测等功能进行添加或强化。
西安因联信息科技是的设备预测性维护解决方案已经成功在水泥、煤炭、石化、钢铁等20多个行业得到验证，可进行搜索官网查询了解。