---1---

傳統意義上的工業制造維護方式基本可以分為修復性維護與預防性維護。修復性維護即設備發生故障后再進行維修，這樣首先是對生產計劃的影響。其次，緊急維修所需的零備件以及人力成本，專業維護團隊，再會帶來故障維護的高昂費用等。

具體什么是預測性維護？預測性維護是基于條件的維護新方式。通過分析設備狀態數據、識別設備運行模式，僅在需要的時候觸發維護，從而變被動維護為主動維護，可大大提高制造可靠性并節約制造成本。

當然，在預測性維護模式的應用過程中，會面臨一些現實的問題。例如一臺工程機械每天產生的海量數據如果被全部采集并上傳到云端再進行分析處理，勢必將會造成網絡巨大的負荷，而且也很難滿足關鍵業務的實時性需求。如何解決海量終端的聯接、管理、實時分析處理，成為預測性維護模式能否落地的難題。

邊緣計算以及基于邊緣計算的物聯網可以有效的構建預測性維護方案。首先是將邊緣計算架構引入物聯網領域。在靠近設備或數據源頭的網絡邊緣側，部署融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的邊緣計算網關和終端通信模塊，為邊緣計算提供包括設備域，網絡域，數據域和應用域的平臺支撐。設備域通過終端模塊支撐現場設備的實時智能互聯；網絡域為系統互聯、數據與承載提供實時聯接及管理服務；數據域提供邊緣數據聚合及優化服務，保障數據的隱私性與安全性；應用域則實現邊緣行業應用本地化部署，支撐邊緣業務運營；

基于這個架構，不同行業結合自身特點，合理適配預測性維護分子模型，實時進行數據清洗、數據分析并根據數據分析結果觸發預定義的業務響應策略，能夠在第一時間發現設備的潛在故障。

其次邊緣計算與云計算協同工作。云計算聚焦非實時、長周期數據的大數據分析，能夠在周期性維護、故障隱患綜合識別分析，產品健康度檢查等領域發揮特長。邊緣計算聚焦實時、短周期數據的分析，能更好地支撐故障的實時告警，快速識別異常，毫秒級響應；此外，兩者還存在緊密的互動協同關系。邊緣計算既靠近設備，更是云端所需數據的采集單元，可以更好地服務于云端的大數據分析；反之，云計算通過大數據分析優化輸出的業務規則也可以下發到邊緣側，邊緣計算基于新的業務規則進行業務執行的優化處理。

有數據表明，采用預測性維護能給生產帶來巨大的好處：

?   停機時間降低 40%

?   機器故障降低 70%

?   維護成本降低 50%

?   產量提高 25%

?   綜合效益增益 20%

北京賽博聯物（CYBERIOT）在針對電氣設備、機械設備、實驗室儀器、工業現場控制器等現場設備，提供專業的智能邊緣產品和平臺，以滿足新環境下工業互聯網對高性能數據采集、實時在線分析、邊緣側機理模型及人工智能算法計算的需求，協同云端服務，進行預測性維護及設備健康狀態管理。期待與大家一起進行探討合作。