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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模化應用。

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。