在制造业的竞争日益激烈的背景下，安全稳定、高效智能的生产力成为了提升竞争力的关键。工业设备作为生产制造的核心要素，其连续作业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监测，都需要大量人员参与，并且难以有效避免设备由于老化导致非计划停机的情况。随着人工智能、机器学习和工业物联网等技术的融合，基于数据驱动的预测性维护正在成为现代工业主流智能化设备运维方式，为企业提供了降低成本和时间，同时保障安全生产的新途径。
施耐德电气通过其AI加持预测性维护解决方案，引领了设备运维向智能化发展的一步。这一解决方案不仅能够帮助企业在潜在故障发生点至功能故障发生点之间找到最佳维护平衡点，而且依托于丰富的故障诊断经验，在工业自动化领域展现出深厚技术积淀。
施耐德电气提供了一系列预测性维护工具，其中包括AVEVA Predictive Analytics系统和EcoStruxure™ PMA顾问。这两款产品分别针对不同类型的大型工业企业进行了设计，以满足他们强调数据治理并释放数据价值需求。AVEVA Predictive Analytics系统通过大数据建模、机器学习算法搭建正常运行状态模型，并将模型接入实时数据中，持续监控设备状态及时捕捉失效迹象。而EcoStruxure PMA顾问则利用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，对设备进行实时预测诊断。
此外，这些工具还配备了先进AI算法，如振动温度一体智能传感器可精确捕捉超2万个振动数据点；边缘计算网关支持高性能边缘AI计算能力，可实现边云协同；以及预测性软件系统可以根据工艺构建不同模型并准确定位故障位置。此类创新技术使得施耐德电气能为客户提供更为精细化、数字化转型。
例如，在厦门工厂，一次成功应用案例展示了该解决方案如何减少非计划停机时间、提高工作效率，并节省巨额资金。在未来，施耐德电气计划继续推广这一标准解决方案，全行业范围内促进更多企业采用，以此助力提升整体管理效能，加速自身数字化转型，最终增强竞争力。
