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    早在几年前,对于工业制造来说,“预测性维护”以杀手级应用的级别被寄予厚望,但是随着IoT企业的布局推进,大家随之发现一个问题,如果不能降低运营成本,工业预测性维护的应用在某种程度上将成为空谈。
    全球领先的战略咨询公司贝恩咨询曾对计划采用预测性维护的企业进行过调研。对比2016年和2018年的两次数据,真正实施和计划采用预测性维护的企业比例都有所下调。究其对预测性维护的期待从热衷趋于理性的最大原因还是成本考量。
    1预测性维修的成本为什么那么高?
    预测性维护(Predictive Maintenance,PdM)是指通过对设备运行状态进行持续测量和监控,使用工业数据建模和数据分析技术预测和诊断设备故障,在设备故障发生前提前采取修正措施。不同于一般的远程设备状态监控,不论是从时间成本、经济成本还是技术成本上,预测性维护都有很痛的难点。
    01时间成本
    预测性维护要实现,前期需要大量历史数据的支撑。工业系统是相当复杂的。不同的工业企业有不同的生产线和运行流程,涉及的工业设备种类更是多种多样。这就给数据的收集工作带来了极大的挑战。从时间上来看,仅仅只是收集数据就会耗费大量的时间,更何况后期还需要对这些数据进行归纳和处理,这将会是一个极其漫长的过程。
    02经济成本
    由于“预测性维护”涉及到的产品规格不一,面临定制化程度高,项目很难标准化,无法快速复制的特点,对物联网企业来说,难以快速突破市场,对于工业企业来说,势必导致成本极高,难以承受。
    03技术成本
    相比于商业或者或者互联网场景,工业场景设备类型多,运行工况复杂,涉及到数据采集的传感技术,数据传输的通讯技术,数据处理技术和数据分析的算法策略等。此外,工业算法需对工业及工业设备运行基本原理有一定的认识,这对行业技术人员提出了更高的要求。从市场上的技术来看,目前的算法模型还很难达到预测性维护的要求。
    2Edge AI+ZETA组合拳直击痛点
    痛点虽在,但也掩盖不了预测性维护将是大趋势这一事实。就此,纵行科技打出了一套组合拳:“Edge AI+ZETA +算法前置”,使预测性维护成本降低至20%以内,性价比堪称最高,在满足大部分中小型企业并没有足够的技术储备和资金能力实现智能化升级的痛点需求之外,还能覆盖广阔的工业应用场景,推动预测性维护应用普及。
工业场景动、静、电、仪管理系统
    01采用无线传输,不影响工厂设备运行
    在工业场景中进行数据获取,如果采用有线传输,需在工厂里进行大量施工安装,同时还会影响设备正常运行,导致经济成本的增加。就此,纵行科技推出无线智能终端,该终端可由电池供电,不需要布线,可以轻松搭载在旋转设备上,收集原始数据。
    02国产技术搭建专网,实现数据安全采集和高数据量的传送
由于“预测性维护”涉及到的产品技术方面的机密太多,工业企业对通信技术的选择往往很谨慎。由此,纵行科技采用了自主研发的纯国产ZETA通信技术,可搭建专网,保证数据的安全、私密性。同时,ZETA具有自主可控、低成本、低功耗、广覆盖等特点,支持超窄带宽的多信道通信、多跳网状网络的分布式接入、以及低功耗的双向通信,针对工厂复杂环境,相比Wi-Fi、lora、NB-IoT等,ZETA的穿透性更强、成本更低、具有高接收灵敏度和抗干扰性。此外,ZETA自研了Advanced M-FSK物理层调制技术,在低功耗的基础之上可满足工业大型设备较大数据的回传需求,对传统的LPWAN功能进行了补缺。
    03搭载Edge AI,灵活便捷的同时降低成本
    Edge AI,除了边缘计算的快速、安全、可靠和可拓展的四大优势之外,最大的优势在于能有效降低成本。一是,边缘计算可避免大数据量通讯,不占用云端资源,使预测性维护的实施方案极其灵活、轻便,从而可使成本降到最低。另外,纵行科技把Edge AI进行前置,移植到智能终端内部,实现数据的即采集即处理,能最大限度延长终端电池寿命。
    04以典型旋转设备切入,可快速复制推广
    工业设备70%的故障都可以通过设备振动信号监测出来,纵行科技针对常见旋转机械设备研发了基于振动信号分析的智能监测终端,结合ZETA窄带通信和边缘智能的优势,打造“轻量瘦身”的预测性维护应用,用20%的成本覆盖80%的典型旋转设备故障模式,具备大规模复制推广的条件。
    3推出机理+AI算法,使故障告警准确率能达到95%
    为了深入研究设备机理、分析工业场景并获取有效故障数据样本,纵行科技与上海交通大学、同济大学和上海大学等院校展开了战略合作,深入研究设备运行和故障机理,降低对数据的依赖,并通过仿真和试验测试的方法积累了大量数据,建立了十余种故障模型。与此同时,纵行科技针对具体工业场景和设备工况采用定制化算法进行加强分析,从而提升设备监测的有效性,更全面的把控设备的运行状态。例如对于多工况的设备,通过GMM算法实现对采集数据的工况分类,确定各工况下特征分布情况,进而自适应地确定设备启停和异常的报警阈值;对于稳定工况的特征值,通过概率统计、衰退模型、时序模型等方法或算法对设备状态和剩余寿命评估。
    通过“机理+AI”的方法,纵行科技推出了ZETA Edge-AI智能终端,该终端的故障告警准确率能达到95%,误报率低于1%。ZETA Edge-AI智能终端采用了最高配置:使用MEMS加速度传感芯片使产品能达到29kHz(3dB)的频响,程序设置25.6kHz的采样率,有效分析0-10kHz频段的频谱,能涵盖90%以上旋转机械设备的故障特征频段。同时,单次采集1.28s的振动数据,保证频谱有0.78Hz分辨率,能精确定位故障或特征谱线。
    在功能方面,ZETA Edge-AI智能终端通过对旋转设备长期监测进行历史数据的纵向分析,采用阈值判定、趋势分析和概率统计等方法对设备状态进行评估,及时发现设备异常状态,并可实时同步到平台端和移动端,用户无论办公还是在家,都能第一时间获取设备异常的信息。对于常见的故障类型,包括转子不平衡、不对中、安装松动、轴承和齿轮损坏等,智能终端也能给出具体故障类型判断,协助用户进行故障排查和定位,提高故障处理效率。
    基于低成本和高性能的优势, ZETA Edge-AI智能终端有望推动预测性维护应用普及,给工业预测性维护的发展带来更大的信心。

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