预测性维护是一种使用数据分析技术来预测机器或设备何时可能发生故障的维护策略。这种方法有助于减少计划外停机时间，尽可能降低维护成本，并提高设备的整体效率。

预测性维护下的

预测性维护是一种使用数据分析技术来预测机器或设备何时可能发生故障的维护策略。这种方法有助于减少计划外停机时间，尽可能降低维护成本，并提高设备的整体效率。

是指能够相互收集和交换数据的互联设备网络。设备包括传感器、可穿戴设备和其他嵌入技术的智能设备，这些设备可以连接到互联网并传输数据。在预测性维护的背景下，物联网设备可用于从机器和设备收集实时数据，然后预测何时需要维护。通过将预测性维护与物联网相结合，企业能够显著提高维护效率，降低停机风险。

01 为何要做预测性维护？

维护是一个保存或延长设备寿命的过程。顾名思义，预测性维护主要用来预测未来的维护事件，它是一种积极主动的维护方法，包括使用数据分析技术来预测设备何时可能发生故障，并相应地安排维护活动。这种方法可以大幅提高设备的可靠性，通过延长资产寿命来帮助企业节约运营成本。

预测性维护在现代工业中具有极其重要的作用。无论是在工业建筑、智能家居还是汽车中，这些系统都融合了大量用来收集数据的传感器。在工业系统发生故障或错误运行之前，从不同传感器收集的信息有助于预先识别这些错误并采取必要的措施来纠正潜在的异常。预测性维护在现代工业中的重要性主要体现在以下几个方面：

减少停机时间

通过预测设备可能发生故障的时间，企业可以在计划的停机时间安排维护活动，极大限度地减少设备故障对生产的影响。

提高设备可靠性

预测性维护可以帮助企业在问题成为重大问题之前被识别并加以解决，避免造成更大的损失。

提高安全性

定期维护有助于确保设备安全有效的运行，降低因事故带来损伤的风险。

有助于降低成本

预测性维护可以通过减少紧急维修需求、降低维护成本和延长资产寿命来帮助企业节省资金。

提高运营效率

通过优化维护计划，企业减少了维护活动所需的时间和资源，使其更加专注于业务的其他领域。

综上，我们可以得出这样的结论：预测性维护通过提高设备的正常运行时间，大幅提升了企业的盈利能力。

根据普华永道的一份报告，就平均数据而言，工厂的预测性维护可能将成本降低12%，将正常运行时间提高9%，将安全、健康、环境和质量风险降低14%，将老化资产的使用寿命延长20%。

02 物联网与预测性维护协同作用

在过去的几年里，企业拥有的物联网（IoT）设备数量越来越多，这些设备可以帮助他们建立更加高效的工作流程，车间的智能化和自动化程序随之增强。物联网在实现预测性维护方面同样发挥了至关重要的作用。

首先，嵌入机器和设备中的物联网设备可以用来收集温度、振动、压力等实时数据。

其次，有线和无线连接解决方案提供了足够的带宽来处理大量数据，允许在边缘或云中构建完整的模型。

再有，预测性维护系统通过使用机器学习算法和预测模型对这些数据进行分析，识别并指示即将发生的设备故障或异常运营模式。

物联网和预测性维护之间的协同有可能彻底改变各个行业的维护实践。除了上述列举的五大预测性维护带来的好处，物联网预防性维护还将让企业在运营中获得以下优势：

实时监控

物联网传感器可以持续监测设备，并收集各种参数的数据，如温度、振动、压力等。这种实时监测允许早期检测异常或偏离正常操作情况的出现。

数据驱动的决策

改进的安全和风险管理是物联网预测性维护的一大优势。物联网设备收集的大量数据可以使用先进的分析技术进行处理和分析。通过将机器学习算法应用于这些数据，可以识别模式、趋势和潜在的故障特征，使得维护团队能够做出数据驱动的决策，并有效地确定维护活动的优先级。

远程监控和诊断

物联网促进了设备的远程监控，使维护团队能够从中心位置监控和诊断问题。这种能力对于地理位置分散的资产或无法进入的地点特别有价值，因为它减少了实物检查的需要，提高了响应速度。

更好的安全性

通过分析长时间内的数据，企业可以创建一个潜在的危险条件列表，并估计其对日常操作的影响。因此，基于物联网的预测性维护有助于企业在可能的安全风险开始影响生产之前就能预测并解决它们，将安全风险始终置于可控范围之内。

根据管理咨询公司麦肯锡的数据，基于物联网的预测性维护可以将工厂设备的成本降低40%，同时将停机时间减少50%。此外，还有机会通过延长现有工业资产的使用寿命，将资本投资减少5%。

到2025年，预计这些节约下来的这些资金每年可能达到惊人的6,300亿美元。这也是为什么有大量的制造商越来越接受工业物联网支持的预测性维护，并将其作为提升业务能力的一种手段。

03 物联网预测维护中的关键技术

那么，基于物联网的预测性维护又是如何工作的呢？在顶层，它是通过大数据、云计算、边缘计算、机器学习和连接性等先进技术的结合而实现的。在基础层，我们需要构建一个面向特定任务的支持平台，涉及的产品包括传感器、有线和无线解决方案以及连接器和无源组件等。

以下是基于物联网的预测性维护平台的五个重要组成部分：

传感器

传感器作为基于物联网的预测性维护系统的关键组件发挥着至关重要的作用。在基于物联网的预测性维护系统中，这些传感器战略性地被放置在设备的关键部件或区域，以捕获相关数据，例如发动机、电机、齿轮、压缩机、涡轮机等，被感测的信息有温度、振动、湿度、声音和噪声水平、旋转或线速度等，这些数据可以用来检测或预测设备的磨损和异常状况。

在实际应用中，传感器还可以集成到现有的基础设施中，或者作为改装部件添加。通常，这些传感器大多是低能耗产品或具有能量收集能力，确保在不干扰设备运行的情况下连续收集数据。传感器的选择取决于具体的维护要求和被监控的资产，振动传感器、温度传感器、压力传感器、加速度计、湿度传感器、接近传感器和霍尔效应传感器等都是常用的产品。

是全球诸多知名传感器制造商的授权经销商，在其网站上可以找到适用于物联网预测维护多种传感器。

Amphenol Wilcoxon PC420传感器

图1：Amphenol Wilcoxon PC420振动传感器（图源：）

Amphenol Wilcoxon PC420传感器就是一款环路电流为4mA至20mA，可对趋势振动数据进行经济高效监测的振动传感器，其中4mA为无振动，20mA为传感器满量程振动水平。其振动数据可与常见的监测参数例如压力、温度或流量等结合在一起使用。

PC420传感器为顶部或侧面出口传感器，温度探头集成在传感器外壳中，可提供安装位置的温度数据。这类传感器将其用于空腔检测或往复式发动机监控，可有效预知电机、冷却塔、压缩机以及变速箱的健康状况。

连接和通信

基于物联网的预测性维护系统的基本要求之一是可靠和无缝的连接。除了传感器，网关或边缘设备等物联网设备也是预测性维护系统的重要组成部分。这些设备充当传感器和中央数据处理系统之间的媒介，它们聚合来自多个传感器的数据，在本地执行基本分析或预处理任务，并将相关信息传输到云或集中式服务器。

现在的物联网设备通常包含边缘计算功能，可以在网络边缘进行数据的实时分析和决策，这有助于减少延迟、带宽使用和对云连接的依赖，是时间敏感的预测性维护场景的理想选择。

根据具体的使用情况和环境，基于物联网的预测性维护系统可提供多种连接选项，常用的协议包括Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、蜂窝网络（如4G、5G）等。

Renesas物联网传感器

图2：面向工业预测性维护等多种应用的瑞萨物联网传感器板方框图

（图源：Renesas）

Renesas公司的物联网传感器板是用于多功能物联网传感器板解决方案的参考设计，具有机器学习和蓝牙低功耗（BLE）功能，主要面向工业预测性维护、带手势识别功能的智能家居/物联网设备、可穿戴设备（活动跟踪）以及人机界面（HMI）或指纹传感等应用。其中的MCU为32位RA6M3产品，采用120MHz Arm Cortex-M4F内核，并集成TFT控制器、2D加速器和JPEG解码器。

此外，RA6M3 MCU还包括带有单独DMA和USB高速接口的以太网MAC，以确保较高的数据吞吐量。方案中采用的IDT HS300x高性能相对湿度和温度传感器，通过专有的传感器级别保护提供高可靠性和长期稳定性，具有极低功耗和电流消耗。 

中央数据存储系统

数据存储系统是基于物联网的预测性维护系统能够安全运行的关键组成部分，所有设备数据包括传感器生成数据和其他IT设备的业务信息都存储在该系统中。随着物联网设备不断生成大量数据，拥有能够处理信息涌入的强大且可扩展的存储解决方案非常重要。基于云的存储平台是目前使用较多的方案，它能提供灵活且几乎无限的存储容量，且无需大量的内部基础设施投资。

预测分析工具和机器学习算法

实现基于物联网的预测性维护有效性的两个关键组成部分是预测分析和机器学习算法。其中，预测分析工具主要用于处理从物联网设备收集的大量传感器数据，包括分析历史数据、检测模式以及识别可能表明设备故障或维护需求的潜在异常状况。

机器学习算法是物联网预测维护系统中预测分析的组成部分，这些算法可以使用历史数据进行训练以识别模式、相关性和异常，这些参数将指示未来故障或维护要求的可能性。随着物联网传感器和设备不断收集新数据，机器学习算法会随着时间的推移调整和提高其预测能力，使其能够做出更准确的预测。

可视化和报告工具

通过使用物联网传感器和设备对设备进行持续监控，预测性维护系统将生成大量数据，为各种资产的性能和健康状况提供有价值的见解。可视化和报告工具可使这些数据具有可操作性，更直观易懂。

在物联网预测维护系统中，除了常用的电机控制、电源管理和无线连接产品，技术厂商还提供了一系列专门针对预测性维护应用的解决方案。

STMicroelectronics

STEVAL-BFA001V1B

图3：STMicroelectronics STEVAL-BFA001V1B

预测性维护工业参考设计套件

（图源：）

STMicroelectronics的STEVAL-BFA001V1B就是一款工业参考设计套件，其专为状态监测（CM）和预测性维护而设计，是具有传感器和IO链路功能的预测性维护套件，该方案基于3D数字加速度计、环境和声学MEMS传感器，非常适用于监测电机、泵和风扇的运行状况。

其中，硬件开发套件包括一个工业传感器板（STEVAL-IDP005V1）、一个ST-LINK/V2-1编程和调试工具的适配器（STEVAL-UKI001V1）、一根0.050" 10针扁平电缆、一个带公头触点的四极电缆安装连接器插头和一个带2米电缆的M12母头连接器，使用简便。

固件包中包含用于高级时域和频域信号处理的专用算法，以及具有3kHz平坦带宽的3D数字加速度计分析，运行在32位高性能STM32F469AI微控制器上，传感器数据分析结果通过基于IO Link设备收发器的有线连接发送。

04 物联网和预测性维护发展趋势

预测性维护市场是一个快速增长的市场，其驱动因素包括技术进步、工业自动化的日益普及以及企业优化维护流程的需求。预测性维护使用数据分析、机器学习和人工智能来预测机器或设备何时需要维护，使公司能够主动而非被动地进行维护。

来自咨询集团Next Move Strategy consulting的数据显示，预计2020年至2030年间，全球预测性维护市场的规模将大幅增加——2020年该市场规模为45亿美元，但预计到2030年将达到643亿美元。

图4：全球预测性维护市场规模增长情况（图源：Statista）

Vantage Market Research的预测数据虽然没有上述这样乐观，但也给出了很高的预期，他们认为，2022年全球预测性维护市场价值为51.9亿美元，在2023-2030年的预测期内复合年增长率为29.80%，整个行业预计到2030年将达到418.9亿美元。 

物联网预测性维护的未来将如何发展呢？综合行业内各种信息，我们总结出以下几点：

AI将更多地集成到先进分析方案中

预测性维护是物联网中高级分析的一个关键应用，涉及对设备和系统的主动监测，发现潜在故障或在故障发生之前检测到。为了助力企业做出更高置信度的预测，人工智能（AI）将更多地融入到预测性系统中，任何微小的变化都可以很快被AI分析出来。

在这里，AI技术如机器学习、深度学习和自然语言处理，主要通过实现自动化决策和从数据中学习的能力来补充高级分析。AI算法可以实时分析大量物联网数据，识别设备故障的早期预警信号，并做出预测或建议，这种能力在预测性维护场景中尤其有益。AI和物联网的结合使预测性维护在预测方面会有非常高的成功率，这种组合将极大限度地提高生产力和资产寿命。

越来越多地采用边缘计算和5G网络

当物联网解决方案通过云计算实现时，大量数据将通过网络共享到云端。尽管云计算技术同样支持预测分析系统，但企业可以通过利用边缘计算技术来提高数据处理和分析的速度和性能，从而获得至关重要的优势。在边缘运行的预测性维护系统减少了云上共享的数据量，加之低延迟和对数据分析的实时访问，系统成本大幅下降。

5G网络与基于物联网的预测性维护系统的集成是该领域的另一个变革趋势。与前代相比，5G提供了更高的数据传输速度、更低的延迟和更大的网络容量。这些功能使其成为物联网设备的理想通信基础设施，尤其是在需要超可靠和低延迟连接的场景中。

预测分析的使用量不断增加

预测分析包括分析历史数据以确定其模式和趋势，然后将其用于预测未来的结果。未来，预测分析在预测性维护中将越来越受欢迎。

05 本文小结

基于物联网的预测性维护已成为优化各个行业维护实践的强大解决方案。通过利用物联网设备采集的实时数据，预测性维护让企业有能力随时监测设备的状况，并在潜在故障发生之前识别故障，主动安排维护计划。通过传感器数据、物联网、人工智能和软件分析的组合实现的协同效应将为企业提供前所未有的运营优势。

传感器和数据分析的使用意味着企业可以前瞻性地预知设备的运行状况，使其在系统崩溃、故障或运行错误之前解决问题，消除了计划外停机，带来了巨大的生产效益。尤其是，对于所有制造企业而言，无论大小，在未来，他们都将需要制定强有力的预测性维护策略，这种需求只会随着时间的推移不断增长，基于物联网的预测性维护市场前景可期。