如何通过机器学习预测维护设备？

物联网技术正在连接工业现场的所有设备，涉及人员可以远程访问工厂甚至理解了机器的健康状况，虚拟世界与现实世界的边界更加模糊不清，工业数字化时代早已来临，企业将提供来自于设备层的非常丰富数据，并用作建构更大的价值收益。数字化的极大价值渐渐被工业企业认识到，更加多的企业开始投放资金去升级系统，从被动式的设备确保到主动式的预测性确保改变。在过去，不合理的机器用于让工厂忍受相当大的损失，而预测性确保将充分发挥最重要起到，可以协助企业更佳地临床设备问题，提高生产的效率和降低成本开支。在未来，不管你是食品加工还是电子生产或者是汽车制造商，都必不可少大数据，数据将是新时代的黄金。

厂商在生产过程利用数据提高效率，提高生产的可靠性，或减少整体成本。预测性确保增加停机风险熟知工业物联网的工厂管理者都告诉，目前数字化生产仅次于的卖点之一是意识到未来的情况，通过数据分析可以取得对设备性能和过程有效性的洞察力，从而让设备管理者告诉如何优化生产，最后为公司建构更大的利益。预测性确保的构建转变了传统工业设备管理的方式，设备使用寿命分析可以预估设备确保的时间点，可以根据设备状况作出关于何时确保系统的明智决策，而不是等设备故障时再行展开号召或展开确保。停机确保可能会让工厂浪费更好的生产资源，预测性确保可以最大限度增加计划外停机的时间，从而快速增长整体机器运行时间和提高产量，而不必须产生新的资本开支。

不过，要展开精确的预测确保，必须从大量数据中展开分析，构建这一目标是具备挑战性的。工业确保中用于机器学习大数据处理分析过程中较少了不人工智能，利用机器学习算法展开处置，是解决问题大量数据分析的最重要方法。工厂可以对算法展开培训，让机器自动识别生产数据中的出现异常展现出，不仅是标示有问题的数据，还要分析出有根本原因。

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