您的机械设备身体健康吗？您将如何防止或者增加设备故障的再次发生？在必须24h不时运转的工业生产中，脑溢血故障不会导致无法挽救的损失。为了需要更为主动地增加故障，防止非计划性停机，更加多的企业开始采行预测性确保等新的技术，来防止设备故障导致的生产损失和材料浪费。企业在对设备展开确保时，可以自由选择有所不同的确保方式，还包括定期维护、事后确保和预测性确保等。

共创工业4.0、智能生产，预测性确保就沦为了最佳的确保方式之一，相比于其他的确保方式，预测性确保具备智能化，减少确保成本，减少不停机运行时间等特点。那么如何才能确实构建预测性确保？构建过程中将面对哪些挑战？又该如何解决问题这些问题？带着一系列问题，工控小编幸运地与美国MathWorks公司预测性确保技术领域的技术大咖陈建平先生面对面交流，并就目前预测性确保涉及问题进行了辩论。美国MathWorks公司陈建平先生预测性确保的优势以及与传统状态监测的区别是什么？近年来，生产企业争相开始使用预测性确保技术，以期有计划地减少停机概率。

但是，大部分人知道理解预测性确保吗？对传统设备监测等同于预测性确保么？针对预测性确保的数据收集的难题在哪里？陈建平回应，虽然，利用传感器展开状态监测有数较长的一段时间，但这并不代表非常简单的状态监测就是预测性确保。“状态监测是对设备运营状态展开仅有时监督，而预测性确保技术是在传统状态监测的基础上，使用更为先进设备的分析方法，更进一步预测设备寿命，甚至对潜在故障类型展开临床。可以说道，预测性确保包括了状态监测，是传统状态监测的更进一步发展。

”陈建平说明道。状态监测可以搜集被监测设备状态的动态信息，而预测性确保的核心思想是在监测的基础上，更进一步预测设备的运营寿命，甚至需要对潜在的故障类型作出临床。

当前大多数的状态监测还都只逗留在数据搜集的初级阶段，还没能前瞻性地预测设备将要经常出现的问题。预测产品剩下寿命构建预测性确保的步骤就如同金字塔一样排序，最基层的乃是有效地数据的搜集。明确反映在各类传感器的布置上，自由选择何种传感器，在哪些关键方位展开部署，必须各不相同企业的实际市场需求与所应用于的设备类型。

通过传感器收集设备运营数据，从数据中分析设备的状态，之后能提早预测故障的再次发生，增加并避免潜在非计划停机。现实情况是，在很多工业现场往往没加装充足的传感器，或者企业并不知道该如何部署传感器的方位。因此，很多设备的预测性确保系统研发就有可能卡壳在第一步数据搜集上。

陈建平讲解，“利用数字孪生，可以仿真设备的运营状态。以数字化方式为设备创立物理模型，用动态工作数据作为工况载荷展开建模分析，并借以流经错误，收集特征数据，实行预测性确保，同时也能协助企业分析并预测设备潜在故障点。

”预测性确保可以有效地预测设备的故障概率和使用寿命，通过整合系统的涉及数据，以此优化生产过程中的方方面面。陈建平回应：“对于设备制造商和设备使用者来说，预测性确保的优点有很多，设备的使用者是预测性确保的终端客户，他们是该技术的主要受益方。而完整设备制造商们相结合于预测性确保则可以更为高效的塑造成自己的产品，为客户获取不断扩大的技术服务。

可以说道预测性确保不仅需要让客户获益，也在协助完整设备制造商不断改进他们的产品。”如何让预测性确保显得更加非常简单？关于预测性确保的探究十分冷淡，那么我们应该如何做到才能使之更加有效地呢？可以从现在开始思维以下问题：我们否有合适工作的工具？我们享有哪些并未被有效地用于的数据？我们如何确认何时替换设备而不是修理？预测性确保是未来的发展趋势，企业必须一个需要防止传统系统各种弊端的创意解决方案。这个解决方案不仅要非常简单、成本低，而且要灵活性易懂，增加艰巨的系统维护开销。

预测性确保流程图在预测性确保系统研发过程中，用户首先必须分析监测数据的趋势变化和特征，继而倚赖人工智能展开大量的数据分析，最后作出合理的说明。但是，这是一个横跨嵌入式系统研发、信号分析、人工智能甚至物理建模的多领域问题，单一确保团队缺少充足的技能从零建构整个系统。因此更为必须借出专业的工具对数据展开分析以此减少工作难度，修改研发步骤。

“有一点必须留意，工业领域的应用于场景比较简单，因此仅有享有机器学习等算法科学知识是过于的，必须具备很深的工业领域科学知识专家融合先进设备的IT技术，才能构建确实的预测性价值。”陈建平补足道。利用专用的工具及软件，之后需要及时发现问题，并精确地预判问题。陈建平指出，“预测性确保的未来一定会反映在算法、软件和领域科学知识的融合，而MathWorks要做到的就是期望通过更加非常简单的方式，协助那些注目研发效率的客户，减少算法和构建的门槛，更加有效地构建预测性确保系统。

”从数据抵达，依赖对涉及领域科学知识的解读，将两者充份融合，往往需要充分发挥更佳的效果。作为一家专业算法和系统建模的工具提供商，MathWorks不仅为用户获取尤为基础的工具，还协助客户应付未来将要再次发生的挑战。如今，MATLAB产品中减少了新的Predictive Maintenance Toolbox，可以协助工程师设计并测试状态监测和预测性确保算法。

利用Predictive Maintenance Toolbox，工程师能分析和标示从存储于本地或云端的文件中引入的传感器数据。并且可以从Simulink建构的数字孪生模型分解建模故障数据以密切相关设备故障。

用于存活分析、相似性分析和基于趋势的模型来预测RUL，可协助工程师预估机器再次发生故障的时间。通过Simulink 建构泵的物理模型曙光显露 问题尤在如何预测未来一般来说是亘古难题。

相比之下，在预测系统协助下，完整设备制造商和设备使用者却需要更为明晰而准确预测设备未来的工作状态。尽管预测性确保的概念已获得普遍接纳，但在国内应用于这种方式展开确保的企业却只占到较小的比例。对于很多用户来说，潜在的高成本和复杂度依然是一个极大的障碍，并且缺少综合性的跨领域技术人才也是预测性确保技术无法推广应用的最重要妨碍之一。

面临未来，我们必须的是更加多的厂商来获取非常简单易懂的工具和解决方案，减少管理制度门槛，从而更佳地在生产过程中有效地协助工程师们解决问题所遇上的问题，同时较慢的把他们的点子转变成产品。抱住追随用户脚步的MathWorks，于是以大大为用户获取强有力的预测性确保技术支持。

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