为了提升制造业的竞争力，企业需要建立在安全稳定的基础上，实现高效智能化的生产力。工业设备作为生产核心，其持续运营与维护策略紧密相关。然而，无论是定期保养还是基于状态监测，都依赖大量人工监督，并且无法有效预防设备老化导致的非计划停机风险。在AI、机器学习和工业物联网技术的支持下，数据驱动的预测性维护逐渐成为现代工业智能运维的主流方式，为企业节省了成本和时间，同时保障了安全生产。
施耐德电气通过在工业自动化领域深厚技术积淀和丰富故障诊断经验，为客户提供了一系列预测性维护解决方案，这些方案引入先进AI算法并配备了诊断知识库。其中包括AVEVA Predictive Analytics预测性维护系统以及EcoStruxure™ PMA预测性维护顾问等产品，以帮助行业用户挖掘数据价值并实现设备智能运维。
施耐德电气通过其AVEVA Predictive Analytics系统，对历史数据进行大数据建模，并利用机器学习算法构建设备正常运行状态模型，然后将这些模型接入到关键设备实时数据中，持续监控设备状态，及早捕捉失效迹象并采取防范措施。这有助于识别环境变化对工况影响，从而提高整体运营效率。
对于常规动态设备，如水泵、齿轮箱、空压机等，由于缺乏状态监测系统，企业需要进行改造升级以打破“孤岛”。EcoStruxure PMA通过智能传感器和边缘计算网关获取振动数据，可以结合振动机理与行业专有知识，以及数理模型与AI算法，对故障进行实时预测及诊断。此外，该产品采用MEMS传感技术，可捕捉超2万个振动数据点，每秒钟可检测百种特征值输出；同时具有CE认证、IP67防护等级，以及防爆标准，可以适应恶劣环境安装使用。
施耐德电气还提供一个基于工艺数理模型故障诊断工具，可以根据工艺构建不同模型，并准确地定位故障位置，有助于诊断复杂机械老化问题。此工具内嵌AI支持自我学习，不仅能够分析振动原始数据，还能迭代分析特征值辅助机理诊断。
通过覆盖从设备侧到云/平台侧全生命周期的数据采集、分析、预测与诊断,EcoStruxure PMA可以减少非计划停机次数及时间，加快生产效率降低成本，同时促使企业升级修缮模式培养专业人才推进精益数字管理转型加速自身数字化转型过程。
目前，EcoStruxure已经应用于多家施耐德电气工厂以及其他行业头部企业中，为他们提供安全生产服务。例如，在厦门工厂，他们为真空炉部署了基于振动原理和数学模型的故障诊断与预测系统，大幅度减少了非计划停机会次及其平均修复时间，同时节约120万元年份费用。此举为整个行业树立了智能运维标杆，将来可能会被更多公司所跟随实施。
