预测性维护是现代制造业中一种高效而受欢迎的维护策略，它能够帮助企业提前发现设备故障的早期迹象，并采取相应措施，从而避免生产线的停机和生产效率的下降。实施预测性维护的关键在于充分利用设备数据，通过数据的收集、处理和分析，来预测设备故障并做出相应的维护计划。本文将从两个方面来探讨设备数据如何为预测性维护提供支持：预测性维护的必要条件和数据如何驱动预测性维护。

预测性维护的必要条件

一定的数据积累是实施预测性维护的必要前提条件。

1. 数据种类

在数据的种类上，要尽可能的丰富多样。为了构建和训练预测模型，至少需要两种数据的支持：设备的状态数据以及设备的历史故障数据。设备的状态数据是通过传感器实时采集到的物理状态信息，而设备故障数据则包括设备在全生命周期中点检、维护和维修过程中记录的异常事件和设备故障信息。在构建和训练预测模型的过程中，设备状态数据作为模型的输入，而故障数据则用于模型的输出。这种综合利用不同类型的数据，能够有效支持预测模型的建立和训练。

2. 数据数量

在数据的数量上，要尽量获取更多的数据。为了训练模型，我们需要使用样本数据，而在这里，样本指的是设备发生故障的信息。然而，对于从未或很少发生故障的设备来说，并不适合进行预测性维护。在机器学习中，模型需要经过充分的训练，只有拥有足够数量的故障样本，才能够建立可靠的多分类器模型。这些样本数据的充足性对于模型的准确性和可靠性至关重要，因为它们为模型提供了宝贵的训练基础，并使其能够进行准确的预测和判断。

3. 数据质量

在数据的质量上，数据的有效性也是一个重要条件。在工业现场，数据质量的要求可以总结为两个关键词：准确性和连续性。准确性意味着数据不能受到过多的干扰噪声影响，同时要避免不准确的记录，例如手动输入的停机停台数据。而连续性则指的是在故障发生前的一段时间内，影响设备运行的数据（如振动、电压等）能够以连续的形式呈现，完整地展示设备的运行过程，而不仅仅是获取个别超过阈值的报警信息。通过确保数据准确和连续，我们能够获得可靠的数据基础，以支持工业现场的运营和决策过程。

图.数据为预测性维护提供支持（全景网）

数据如何驱动预测性维护

实现预测性维护有多种方式可以选择，其中较受欢迎也行之有效的方法之一，是基于数据驱动的预测性维护技术。这种技术通过收集、处理和分析设备的数据，能够提前预测设备故障的早期迹象。

1. 设备状态数据

通过安装相应的传感器和监测设备，实时监测设备的运行状态和各种参数（如：振动、温度、电流、电压、压力等），再对采集到的数据进行处理和分析，提取出与设备运行状态相关的特征信息。

图.实时监测设备状态数据（PreMaint）

2. 设备故障数据

设备的历史故障数据为预测故障类型的模型提供了数据基础。预测性维护需要依靠设备历史故障数据对设备故障进行分析，构建故障模型。通过历史和测试数据，对该模型进行评估、测试和训练。通过大数据模型的构建、计算和分析，预测设备可能发生的故障。

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数据驱动的预测性维护技术需要进行一系列基础操作，如数据清洗、建模、预测和检测等。通过这种技术，不仅可以有效监测和维护生产线和设备状态，还能够及时采取预防措施，避免设备故障的发生。通过数据驱动的方法，制造企业能够提高生产效率、减少停机时间，并优化设备维护计划，从而实现更高的生产效益。PreMaint设备健康管理平台通过数据驱动的制造预测性维护技术，为制造企业提供了一种可靠的工具，使其能够更好地管理设备健康状况，并采取相应行动，以确保生产持续高效运行。

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