在现代制造环境中，停机是持续不断的干扰因素。当机器意外发生故障时，生产将陷入停顿，引发生产线的连锁延误、交货计划的延误以及代价高昂的劳动力重新分配。维护团队需要快速查找故障并寻找替换零件。
设备过早发生故障不仅会中断生产流程，还会损害对质量和可靠性的信心。对于利润微薄且精益运营的制造商来说，即使是短暂的中断也可能造成持久的影响。
几十年来，定期维护一直是行业抵御此类风险的第一道防线。然而，僵化的维护间隔往往导致设备维护过早或过晚。许多情况下，人们使用基于 ISO 的状态监测策略来跟踪振动和性能阈值。虽然这种方法提供了更基于数据的方法，但仍然存在不足。这些系统通常会忽略细微的故障模式，并且严重依赖预定义参数，而这些参数无法体现机器特定的行为或负载和使用情况的变化。
从 ISO 到情报
越来越多的制造商正在转向预测性维护 (PdM) 技术来克服这些局限性。与基于状态的监控 (CbM)（它仅对预先定义的故障信号做出反应）不同，预测系统能够识别故障的先兆指标，从而及时准确地提供维修服务。直接部署在边缘的人工智能驱动解决方案使这成为可能，能够在数据来源地——工厂车间——进行实时监控和决策。边缘人工智能能够最大限度地减少延迟并降低对云连接的依赖，从而能够更快地获得洞察，并提升数据隐私性、可靠性和响应速度。
边缘人工智能的实际应用
传统的监控解决方案依赖于将大量原始数据传输到云端进行分析和处理。这种方法不仅消耗带宽和功耗，还会造成检测和响应延迟。在某些情况下，数据需要以特定的时间间隔手动收集，因此数据收集之间存在显著的时间间隔。边缘人工智能通过将人工智能直接嵌入传感器本身来解决这些问题。基于过去机器行为训练的机器学习模型可以在本地运行，检测振动、温度或运动模式的异常，而无需持续的云端通信。这种本地化推理显著提高了预测系统的响应能力，同时延长了电池寿命并节省了网络资源。
基于边缘人工智能的系统的一个关键优势在于其能够随着时间的推移不断学习和适应。当机器在故障前表现出细微的行为变化（例如异常的振动频率）时，人工智能算法可以识别出这种模式。如果类似问题再次发生，系统将识别出其特征。
更好地区分良性异常和真正的故障前兆有助于减少误报的数量。它还能实现更精确的故障定位，引导技术人员找到可能的故障点，而不是发出泛泛的警告。
面向未来的 PdM 需要什么
面向未来的预测性维护解决方案必须提供的不仅仅是技术上的复杂性。它必须易于部署、使用直观，并且足够灵活，能够随着动态运营而发展。对于IT资源有限的繁忙设施而言，无需复杂集成的即插即用部署至关重要。最有效的系统提供内置异常检测功能，不仅考虑故障的存在，还考虑其严重程度、频率和位置。灵敏度控制使运营团队能够根据其环境的特定需求定制警报阈值，无论他们管理的是高风险基础设施还是相对低影响的机器。
可扩展性是另一个关键因素。在动态工业环境中，将传感器从一台机器移动到另一台机器，或将成熟的模型应用于不同设施的能力至关重要。一个优秀的预测性维护平台必须能够跨各种设备类型和环境运行，而无需不断重新校准或改变系统规格。不受其监控机器类型影响的系统能够随着时间的推移提供更大的价值和适应性。
跨行业和基础设施
这些功能正广泛应用于各行各业。在智能制造领域，预测系统监控着从传送带、切割机到机械臂的一切。泵和电机由于其易磨损的特性，一直是故障检测的重点。在楼宇系统中，预测性维护可以提高暖通空调基础设施和电梯的可靠性。能源应用包括涡轮机、电池系统和变压器的监控，这些应用的性能偏差可能导致效率损失和安全风险。用例的多样性凸显了对一个灵活、与硬件无关、能够支持几乎任何环境的平台的需求。
edgeRX 模型
edgeRX 平台是下一代机器健康监测的典范。edgeRX 由 TDK SensEI 开发，将工业级传感器节点、网关、报告仪表板和云界面整合到一个统一的开箱即用解决方案中。部署完成后，系统将自动开始收集数据并对运行状态进行分类，无需手动输入或数据标记。
一旦构建了机器学习模型，它就可以被推送到传感器，开始实时分析数据、标记异常并随着时间的推移从行为模式中学习。
由于 edgeRX 在设备上运行模型，因此避免了云端推理带来的能源成本和延迟。由于推理发生在传感器上而不是云端，这也增强了数据安全性。
该硬件专为工业用途打造，配备 IP67 防护等级外壳、长寿命电池，并兼容恶劣温度环境。edgeRX 只需极少的用户参与，即可快速提供洞察并快速实现价值，非常适合大规模部署或工程资源有限的设施。
实现工业4.0
随着组织继续评估其机器健康监测实践，他们应该考虑以下几点：故障检测的重要性、当前检测方法的准确性以及当前的扩展能力。
边缘人工智能赋能的预测性维护将推动制造商迈向更智能、更自主的运营。像 edgeRX 这样的预测系统与工业 4.0 战略完美契合。它们使团队能够以更少的精力做出更明智的维护决策，延长关键资产的使用寿命，并在新出现的问题演变成破坏性故障之前做出响应。从被动维护到主动维护的转变正在顺利进行，而基于边缘的人工智能正在加速这一转变。
随着制造商拥抱更智能、更自主的运营模式，像 edgeRX 这样的边缘 AI 平台对工业 4.0 战略至关重要，它们能够帮助制造商做出更快、更明智的维护决策，延长资产寿命，并在故障影响生产之前预防故障。从被动维护到主动维护的转变正在加速，企业必须思考：我们的系统是否跟上时代步伐？如果系统无法检测早期故障、无法轻松扩展或提供实时洞察，那么或许是时候重新思考有效的预测性维护究竟是什么样子了。
