AI正在改变许多行业，包括医疗保健和农业。AI还增强了预测性维护，这是一种监控系统并提供基于信息的服务和维修建议的预防性维护。
凭借AI驱动的预测性维护，公司可以变得更加生产力、高效、减少浪费，并更加成功。
什么是预测性维护？
预测性维护使用先进的技术和软件持续分析机器和设备的状态。这个过程在多个点收集数据，建立详细模型来准确预测设备的状态。在机器正常运行期间产生的数据可以创建高度准确的维护建议。运行期间收集的数据有助于减少故障的可能性，并对资产故障的原因有深入的了解。
预测性维护和预防性维护有所不同。虽然它们很相似，但每种类型都有其重要特征。预防性维护涉及设备的一般护理，而不了解该设备的具体使用情况。在特定的预定间隔更换汽车的油就是一种预防性维护；当车辆达到一定的里程或过了一定的时间时，就进行更换。如果在车辆中使用预测性维护，它会进一步监测油的粘度、发动机温度或液位，以确定何时需要更换油。
预测性维护可以显著影响公司的运营效率和盈利底线。有很多统计数据支持预测性维护。来自麦肯锡的信息显示，预测技术可以将维护成本降低多达40%。德勤发现，预测性维护可以导致设备故障减少75%，大大提高整体生产力。
预测性维护正在成为维持效率和生产力的重要工具。通过使用AI，它变得更加有效。
AI在机器学习中的应用是如何实现的？
AI可以应用机器学习来解决各种与服务相关的问题。它可以自动化并构建分析模型来帮助维护和维修技术员，从而允许他们通过在问题发生之前解决问题来防止停机。
AI可以应用机器学习来解决各种与服务相关的问题。它可以自动化并构建分析模型来帮助维护和维修技术员，从而允许他们通过在问题发生之前解决问题来防止停机。
什么是机器学习？
人们很容易将机器学习与AI混淆，但它们其实是略有不同的概念。机器学习实际上是AI的一个子集；它使用算法来理解数据库。本质上，它使用这些数据库来学习并建立洞察力。用户可以将数据输入机器学习系统并构建模型。最终，这些模型变得如此熟悉，以至于它们可以识别效率低下的地方并建议提高精度的方法。
机器学习包括有监督学习和无监督学习。在有监督的学习中，机器在利用大量数据集的同时，学会了对新输入采取特定定义的操作。在无监督的机器学习中，算法找到未标记的信息来识别模式。
如何为预测性维护实施机器学习模型
要在预测性维护平台中实施机器学习，您首先必须明确您想要解决的问题或问题。在思考问题时，问自己一些重要的问题。这些可能包括：
• 期望的输出是什么？
• 当前是否有足够的数据可以输入到机器学习系统中？
• 所有事件是否都被正确标记和识别？
• 模型需要运行多长时间才能开始识别潜在的故障？
一旦您有了这些信息，您就可以为您的特定需求选择最佳策略。许多预测性维护的建模策略包括回归模型、分类模型、标记异常行为等等。每种都有其用途，因此提出适当的问题可以指导您的决策。
对于您的操作来说，最合适的方法是什么？实施适当模型的最佳方法是确定您试图模拟的故障类型，然后确定您需要模拟这些故障的数据。
使用AI驱动的预测性维护的好处
有很多原因使经理和所有者应该考虑使用AI驱动的预测性维护。
• 降低生产损失：有资料显示，AI驱动的预测性维护可以减少30%的停机时间。它还可以创建83%更快的服务解决方案，并减少现场工作时间75%。
• 提高工人生产力：经理可以通过预测何时以及在哪里需要维护来围绕工人的日程安排设备服务。
• 提高工人安全：服务技术员在修理设备时经常面临危险的情境。通过预测设备何时可能会出故障，可以减少需要进行危险维修的情况。
• 围绕停机时间进行规划：设备的停机时间和中断可能会损害公司的生产力。有了预测性维护，经理可以围绕停机时间进行规划，使整个操作更加高效。
• 增强客户服务：原始设备制造商或“OEM”可以利用预测性维护来增强他们的服务。他们可以提供预测性维护作为一项服务，这项服务可以基于来自单个客户的数据的模型。
这只是AI驱动的预测性维护的众多好处的一个简短列表。想要了解更多关于预测性维护和机器学习的信息，请今天联系Ambiq®。
参考资料
1 《2023年预测性维护行业的最令人惊讶的统计数据》
2 《机器学习用于预测性维护：从哪里开始？》| 2017年8月29日