在追逐制造业竞争力的道路上，安全稳定、高效智能的生产力成为了不可或缺的基石。工业设备作为生产制造过程中的关键要素，其持续运行能力与维护策略紧密相连。然而，无论是周期性维护还是基于状态的监测，都需要大量的人力投入，并且难以有效避免设备由于老化导致的非计划停机风险。在人工智能、机器学习和工业物联网等先进技术日益融合发展的今天，数据驱动的预测性维护已经成为现代工业智能化运维方式的一种重要手段，为企业提供了降低维护成本和时间，同时保障安全生产的双重优势。
施耐德电气凭借其在自动化领域深厚技术积淀和丰富故障诊断经验，推出了AI加持预测性维护解决方案。这一方案通过引入先进AI算法并搭载诊断知识库，为用户提供了包括AVEVA Predictive Analytics预测性分析系统、EcoStruxure™ PMA预测性顾问在内的一系列全方位解决方案，从而帮助行业用户挖掘数据价值实现设备智能运营。
施耐德电气AVEVA Predictive Analytics系统能够通过对历史数据的大数据建模，以及采用机器学习算法建立设备正常运行状态模型，然后将这些模型接入大型关键机组实时数据，以持续监控设备状态，并及时捕捉早期失效迹象提前介入进行诊断。此外，对于常规动设备，如水泵、齿轮箱、空压机等，由于缺乏状态监测系统，EcoStruxure PMA预测性顾问通过智能传感器和边缘计算网关获取振动数据，将振动机理与行业专有知识结合起来，对故障进行实时预测及诊断。
这项解决方案还包括高性能振动传感器，可以捕捉超2万个振动数据点，每秒可输出百种特征值；以及支持6通道振动传感输入边缘计算网关，可实现边云协同自动判定工作况并发出阈值报警。此外，还有一套基于工艺数理模型与震荡原始数据“数理+机理”模式构建出不同类型故障模型，并准确定位故障位置助于用户诊断复杂问题。
通过覆盖企业从设备到云端全生命周期的完整流程，加强企业从精益化到数字化转变，不仅可以提升管理效能，还能培养专业技能人才，加速自身数字化转型。施耐德电气已成功应用这一解决方案多家工厂中，大幅减少非计划停机时间，有助于节省巨额费用，是现代制造业竞争力的新标杆。
