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各種科技見聞發布時間：08-2011:16在24小時全天候不停運轉的工廠內，突發的設備故障對于生產企業造成的損害是巨大的。因設備故障帶來的生產線停滯、生產效率降低等問題，成為企業“降本增效”路上的“攔路虎”。設備維護儼然成為企業未來發展的重中之重。那么有什麼好的設備維護方法能夠幫助企業減少因設備故障造成的企業損失嗎？答案是顯而易見的，預測性維護作為人工智能科技高速發展下的新興產物，能夠利用工業互聯網、大數據算法等一系列人工智能技術，實現對設備的預測性維護，提前發現設備故障點，減少因設備故障停機帶來的企業損失，同時還可以有效的降低設備日常維護成本，提高設備使用壽命。2019年是人工智能與實體經濟深度融合的一年，其中預測性維護儼然成為深度融合的重要領域之一。預測性維護市場自2016年以來，保持著持續增長的勢頭，根據相關市場研究，全球預測性維護市場到2022年將增長到63億美元。全球預測性維護市場統計圖作為未來設備維護的主流方向，預測性維護同傳統維護方式又有何不同呢？效用方面，傳統維護的故障維護和預防維護兩種方式對于維護人員有較高的專業技能和維護經驗方面的要求，維護人員素質的高低對于設備維護產生直接的影響。不同于傳統維護方式，預測性維護以狀態為依據的維護，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，依據其發展趨勢或可能的故障模式，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。某企業維護成本經驗圖經濟方面，預測性維護在企業運營上“降本增效”的實力毋庸置疑。根據應用部門的提供的經驗圖，我們可以很清晰地看到：紅色部分（未進行預測性維護）的設備維護運行成本隨著運行時間不斷升高。這樣的設備不可避免地會出現一些意外停機或過度保養的現象，造成使用率降低、維護成本持續增加。藍色部分（進行預測性維護）的設備在前期成本會有些提高，但是隨著設備的運行、時間持續推進，該設備的維護成本大大降低，最后維持在一定的較低水平上。根據相關數據顯示：通過預測性維護，生產過程中設備的維護成本降低25%-30%，設備故障的消除率提高到70%-75%，因設備故障導致的停產時間縮短35%-45%。目前，預測性維護領域受到國內外的普遍關注，諸多致力于預測性維護領域的新興企業應時而起。碩橙科技機器聽診大師軟硬件端碩橙科技是目前當下國內專注于工業領域預測性維護的人工智能高科技標桿企業。其核心產品機器聽診大師”系統是一種基于噪聲識別，以非接觸的方式，實現生產流程監控、設備故障預判的人工智能預測性維護系統。通過機器發出的噪聲，發現其中蘊含豐富的狀態信息。目前碩橙科技積累了覆蓋大部分機械運動特性的特征集，可描述大多數常見機械故障。通過對噪聲特征的提取，利用AI技術識別設備狀態，實現故障預判等功能。目前該公司產品已成功運用在煙草卷包機、刀具壽命監測等應用場景中。B＆KB＆K 傳感設備Brüel & Kjr聲學與振動測量公司成立于1942年，是一家優質的聲學與振動質量的測量和管理高級技術供應商。通過基層傳感器設備，B＆K幫助解決客戶面臨各種不同的聲學與振動挑戰，包括：道路交通和機場噪音、汽車引擎振動、建筑聲學評估、手機聲品質、民用飛機的客艙舒適度、生產質量控制、風力渦輪機噪音等等。目前主要應用場景集中在航空航天、汽車、電聲幾大領域。3D Signal超聲波傳感器SENSO-MRR成立于2015年的3DSignals是以色列出色的創新技術公司，創新地將物聯網和大數據分析技術運用于工業生產領域，提供創新的基于云的預測性維護解決方案。利用自身產品超聲波傳感器SENSO-MRR偵聽工業設備運行或生產過程中的聲音輻射，通過“機器學習”技術生成設備或過程的“聲音模型”，在實時的聲音監測中捕捉異常狀況、揭示錯誤種類、并在形成生產故障或質量影響前早期發現問題，并提供設備管理建議。目前3D Signals主要合作伙伴有Iskoor金屬和鋼鐵有限公司、Dor Engineerin Ltd.AuguryAugury傳感設備2011年在美國紐約成立的Augury，致力于利用人工智能和物聯網，提高設備運行的可靠性。依靠設備在線、離線診斷服務和預測性維護，優化設備的健康水平，從而提高人類的生產力和安全性。通過在設備上安裝無線傳感器，捕獲振動，溫度和其他數據，以持續監控設備狀態。通過蜂窩或WiFi連接將采集到的數據發送到Augury安全云進行算法的處理，如果檢測到故障，將向發送實時警報和報告。目前主要應用場景為工廠生產設備、中央空調等送風設備、家用電器、汽車等設備的檢測與維修。

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