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在工業互聯網迅猛發展的今天，在新基建政策下，如何有效地、精準地對設備進行維護，變被動維修為主動預防，避免設備的非計劃停機，同時降低設備維護的保養成本，成為企業數字化轉型過程中亟待解決的難題。

提到設備的智能維護就不得不提到預測性維護，預測性維護是指通過對設備運行狀態進行持續測量和監控，使用工業數據建模和數據分析技術預測和診斷設備故障，在設備故障發生前采取修正措施。隨著物聯網、大數據、邊緣計算等技術的成熟，預測性維護技術已經在工業制造領域得到廣泛認可并開始規?；瘧?。

基于持續的運行狀態監控和測量參數，預測性維護能夠預測設備關鍵零部件的剩余使用壽命等指標，也可結合專業領域知識或故障模式進行輔助決策，預測設備的運行狀態，優化設備的維護時機等。預測性維護通過數據采集、預測分析、現場維護、運營監控四個環節，形成了“物理—數字—物理”的閉環。

1. 數據采集：實時采集設備運行參數，利用工業互聯網平臺進行設備建模和實時數據存儲，以便進一步預測分析。

2. 預測分析：使用設備建模和機器學習技術進行實時仿真分析，結合設備機理模型和專業領域知識，預測設備狀態發展趨勢和可能的故障模式。

3. 現場維護：基于預測的故障模式以及相應的維護策略，在故障發生前通知維修人員進行現場維護，利用AR眼鏡或移動終端進行維修操作指導，提高維修效率。

4. 運營監控：實時監控設備運行狀態，基于預測分析結果提前制定維護計劃，降低非計劃停機時間。

作為行業內第一家以智能維護為核心話題的高端論壇，SMC 2020第二屆智能維護技術大會于9月2-3日在上海龍之夢大酒店圓滿落下帷幕。21場精彩紛呈的的主題演講、長達1.5小時的對話峰會、接近100場商務對接、超過1,500人次的現場參與。論壇效果得到與會嘉賓的高度評價，85%以上的演講嘉賓和用戶聽眾對論壇表示滿意。

▲SMC 2020現場精彩花絮

SMC 2021第三屆智能維護技術大會將在明年8月份與SMEE 2021同期舉辦，參會人員預計拓展到8,000人規模，與會嘉賓從傳統的汽車領域拓展到石化、電子、航空、冶金、食品、醫療等不同領域。此次論壇將通過國內外知名企業就智能維護涉及的不同角度分享，以展+會的形式為到場觀眾打造智能維護的多行業一站式解決方案。