對于制造業而言，提升競爭力需要以安全穩定、高效智能的生產力為根基。工業設備作為生產制造的關鍵要素，其連續作業能力與維護策略息息相關。然而，無論是周期性維護還是基于狀態的監測，都需要大量人員的監視，并且無法有效避免設備由于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、工業物聯網等先進技術的融合發展，基于數據驅動的預測性維護逐漸成為現代工業主流的智能化設備運維方式，幫助企業降低維護工業資產的成本與時間，保障安全生產。

AI+預測性維護解決方案，引領設備運維智能化發展

如何在設備潛在故障發生點至功能故障發生點區間找到最佳維護平衡點，是企業應用預測性維護的核心訴求。依托在工業自動化領域深厚的技術積淀和豐富的故障診斷經驗，施耐德電氣預測性維護解決方案引入了先進AI算法，并預置診斷知識庫，提供涵蓋AVEVA Predictive Analytics預測性維護系統、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預測性維護顧問界面示意

一方面，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預測性維護系統能夠通過對歷史數據進行大數據建模，采用機器學習算法搭建設備正常運行狀態模型，之后將建立的模型接入大型關鍵機組的實時數據，持續監測設備狀態，及時捕捉設備失效的早期跡象，提前介入診斷以采取預防措施，幫助企業智能識別設備狀態與外部環境變化實現工況脫敏，降低誤報率，提升整體運營效率。

另一方面，水泵、齒輪箱、空壓機等常規動設備普遍缺乏狀態監測系統，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：

通過覆蓋企業從設備側到邊緣側、再到云/平臺側全生命周期的數據采集、分析、預測與診斷， EcoStruxure PMA預測性維護顧問能夠有效減少生產設備非計劃停機的次數及時間，提高生產效率，并促使企業維修模式升級，降低維修成本，賦能一線運維人員提升巡檢效率。企業依托施耐德電氣固化設備運維專家知識，還能實現設備故障診斷知識復用，培養專業振動診斷知識的復合型人才，并促使設備管理向精益化、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于振動機理和數學模型的設備故障診斷與預測系統，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，并結合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，并定位可修復故障，該工廠大幅減少了非計劃停機時間和設備平均修復時間（MTTR<12h），同時基于預測性系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?；瘧茫Ω嗥髽I提高設備可用性、優化質量控制并實現降本增效，進一步夯實自身競爭力，攜手共創工業影響力。