今年，“預測性維護”這一話題再次引起了行業的軒然大波。許多咨詢公司和傳感器供應商在多年有意遠離這個復雜且易被誤解為缺乏投資價值的領域之后，準備重新挖掘其潛能。得益于人工智能和物聯網的高速發展，或許維護的壁壘很快就會被攻破。“預測性維護”即通過算法，為故障提供可靠預測或警示設備狀態變化，但這并不是一個被全新的概念。

在“工業4.0”時代下我們能了解到的“預測性維護”僅僅是這一理念的可用性似乎增加了，且可以幫助實現如基于設備狀態進行的維護工作。但想要“預測性維護”來完全取代“傳統行維護”這點目前工業技術的水平還為能達到這種地步。然而毋庸置疑的是，工業業主和運營商們有能力且期望將其現有的維護戰略的涉及內容和不斷擴大甚至復雜化。

隨之而來的問題是，企業該如何正確地從技術發展中獲取盡可能多的實際價值，并識別和運用其中最有用的技術？后米物聯致力于設備管理智能化，以全生命周期為主線，預防性維護為中心，兼顧設備檔案、備品備件的管理，同時引入物聯技術實現設備狀態的實時監控與故障預警，幫助企業實現設備的規范化、科學化、智能化管理，降低設備故障率，保持設備穩定性，實現企業資產效益的全面提升。

什么是狀態監測？

狀態監測是對機械狀態參數（振動、濕度、壓力、溫度等）進行監測的過程，以便識別出預示故障發展的差異。它是有效的預測性維護的關鍵因素。狀態監測具有獨特的優勢，它可以發現通常會縮短正常壽命的狀況，使您能夠在這些狀況發展成重大故障之前解決它們。狀態監測技術通常用于旋轉設備、輔助系統和其他機械（壓縮機、泵、電動機、內燃機、壓機等）。得益于智能傳感器、網絡、無線傳輸和可視化的相互作用，狀態監測不僅可以連續進行，而且可以在任何地方進行。

在極小的空間內實現靈活、智能的狀態監測振動：溫度、相對濕度、環境氣壓。想象一下，一個機器就可以監測機器的溫度、濕度、環境氣壓和振動，并且可以通過狀態數據在早期發現錯誤。狀態監測多是基于機器學習，能夠實時進行維護，避免意外停機。它還可以實現工業物聯網（IIoT），使機器、工廠和相關部件的狀態被記錄、處理和解釋。

無線振動傳感器可通過磁吸方式可簡單安裝于設備金屬外殼，獲得設備實時的加速度信號/速度/位移/溫度信號，并進行無線SCADA通道傳輸。通過自主研發自組網LoRa網關和點對點網關進行組網應用，數據可以無縫上傳云平臺或者客戶主機。云平臺上運行的無線振動在線監測軟件對數據進行振動參數計算、實時數據顯示、趨勢數據顯示、提供歷史數據管理和自動報表功能，同時在振動異常或超標情況下進行報警提示。

預測性維護一體機支持現場組網，無線LoRa自組網，可以支持1000+傳感器節點接入。WiFi自組網，支持128終端同時接入。有線Cable，千兆以太網。5G連接外部，用于數據分析師遠程訪問。數據處理和分析：內置1TB硬盤、內置i7處理平臺、支持實時數據監控提取和預測、數據實時分析、快速異常識別、設備健康指數繪制、設備狀態分析、異常事件上報、異常診斷工具。數字孿生建模，大屏駕駛艙數據展示，異常數據高亮展示移動端推送，設備全生命周期狀態展示。

編輯：fqj