• 模型开发复杂,任何偏差均影响准确性
• 动态工况下,保持模型准确性极具挑战
• 工业现场人员频繁流动
• 缺乏有效的知识沉淀与传承机制
• 设备兼容、运行环境变化挑战
• 文化和组织变革障碍
• 技术定制化程度高
与众多以数据驱动为核心的技术类似,预测性维护的推进主要涵盖需求定义、模型开发及部署上线等关键环节。
(参考资料:冯建设博士PHM课程资料,e-works整理)
鲁棒性强的模型能够抵御各种干扰和变化,保持稳定性能;而泛化性好的模型则能够适用于不同的数据分布。
包括与其他维护方式的有效协同,与现场维护人员操作习惯相匹配,以及与企业其他业务系统的集成等方面。
在追求模型准确性的同时,从多角度更全面地评估预测性维护项目的成效。
AI技术具有强大的数据处理、模式识别和学习能力,能够为预测性维护提供强大的技术支持。