预测性维护与机器学习指南
作者：社区 / 开发者
2023年11月29日
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各种经济压力对企业产生了影响，使得企业更加关注新的和创新的方式来管理运营成本。同时，企业也在考虑如何利用IT来帮助管理整体业务成本并增加收入——例如，通过支持远程办公，以及在许多情况下，通过电子商务来取代关闭的零售店。
基础设施管理以最小化停机时间有两个主要好处：降低支持和维护成本以及提高服务水平。这就是预测性维护介入的原因，也是为什么许多组织将其纳入其战略中的原因。
预测性维护发展的一个主要障碍是需要存储和分析定期收集的大量数据所需的资源。
然而，最近硬件技术的进步有助于通过提高处理能力和存储容量（如大数据、人工智能、物联网和云计算）来带来改进。软件解决方案也提高了分析的质和及时性。
本文探讨了预测性维护和机器学习在成本管理中的必要性以及如何进行实践。
什么是预测性维护？
预测性维护是一种利用时间序列数据和机器学习技术来预测何时应在机械设备上执行维护的方法。通过利用历史数据、传感器数据以及高级分析，预测性维护旨在在潜在故障或问题发生之前发现它们，从而允许采取积极的维护措施，并最大限度地减少停机时间和昂贵的维修。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个子集，它侧重于开发算法和统计模型，以帮助计算机系统在不进行明确编程的情况下学习和做出预测或决策。它涉及使用数据和迭代学习过程来自动改进特定任务上的性能。
在传统的编程中，程序员为计算机编写明确的指令。然而，在机器学习中，不是提供明确的指令，而是将计算机训练在数据集上，使其学习模式、关系和规则，从而使它能够做出预测或采取行动。
什么是时间序列数据？
时间序列是指在一定时间间隔内收集和记录的数据点或观察值的序列。它是在预测性维护、经济学、金融、天气预报、股票市场分析等多个领域流行的一种数据格式。
由于大型基础设施中的数据量巨大，组织通常使用机器智能来分析这些数据。具体来看物理基础设施，如InfluxDB等工具已被开发出来，用于存储和分析来自网络连接设备的源数据。
机器学习预测性维护的好处
预测性维护为企业带来许多好处
- 提高设备运行时间：通过积极监测设备，预测性维护有助于在故障或问题发生之前识别它们。这使得组织能够在计划停机期间安排维护，最大限度地减少意外故障并最大程度地提高设备可用性。
- 节省成本：预测维护需求允许更好的规划和资源分配。通过在问题升级为重大故障之前解决维护问题，企业可以避免昂贵的紧急维修，并减少意外停机时间。这还有助于优化备件的使用并降低库存成本。
- 提高生产率：当设备以最佳状态运行且故障最小化时，生产率会提高。
- 增强安全性：设备故障可能对员工和周围环境构成安全风险。预测性维护有助于提前识别潜在危险，允许及时干预，从而降低事故或事件的可能性。
- 延长设备使用寿命：根据预测洞察定期监测和维护设备可以延长其使用寿命。
- 高效的维护规划：预测性维护利用数据分析机器学习算法来分析设备性能中的模式和趋势。这使企业能够优化维护计划，优先处理任务，并有效分配资源。通过简化维护操作，组织可以减少闲置时间，最小化加班成本，并提高整体维护效率。
- 数据驱动的洞察：预测性维护产生大量关于设备性能、故障率和维护活动的数据。通过分析这些数据，企业可以获得设备可靠性、故障的根本原因以及流程改进机会的宝贵见解。
实施机器学习进行预测性维护
利用机器学习实施预测性维护可以为组织带来显著的好处。然而，实现这些好处将取决于所选择的软件和机器学习模型。以下是一些关于如何实施的建议。
软件选择
选择合适的预测性维护软件需要考虑各种因素，例如您的具体需求、预算、集成能力、可扩展性和易用性。以下是一些评估预测性维护应用程序（如InfluxDB）时常见的考虑因素。
- 使用人工智能和机器学习来监控资产健康、预测故障和优化维护计划。
- 将机器学习算法应用于分析来自传感器和其他来源的数据，以检测异常、预测故障并安排维护活动。
- 使用构建和部署预测模型的工具。这些基本服务的组合可实现实时监控、异常检测和预测性维护。
- 确保可扩展性。所选方案应能够支持新的设备，并在无需大量投资新硬件或软件的情况下扩展以满足不断增长的需求。
- 确保易于集成。软件应能够直接连接或支持从其他应用程序导入和导出数据。这对于基于云的解决方案尤为重要。
在选择预测性维护软件时，请考虑您组织的具体需求、可用数据源、集成需求和预算。通常，评估多个选项、进行概念验证并涉及来自不同部门（如维护、运营和IT）的利益相关者，以确保所选软件与您的目标一致，并能提供优化维护实践的实用见解。
机器学习考虑因素：模型选择
预测性维护利用机器学习模型分析传入数据，实现预测性维护的好处。所选模型将取决于预测性维护被使用的业务领域和所需的结果。
简而言之，机器学习模型是基于数据训练的数学表示或算法，用于进行预测或采取行动。以下是一些常用的机器学习模型。
- 线性回归：线性回归是一种基本且广泛使用的模型，用于根据一个或多个输入变量预测一个连续的输出变量。
- 逻辑回归：逻辑回归用于二元分类问题，其目标是预测两个可能类别之一。
- 决策树：决策树是按规则进行决策的分层结构。它们将输入空间划分为区域，并为每个区域分配一个类标签或值。决策树是可解释的，可以处理分类和连续输入变量。
尽管这些是最常见的，但根据您的需求，还有很多其他机器学习模型可供选择。
根据具体问题，不同的模型可能更适合。有许多算法和技术可供选择，每种都有其优点和局限性。模型的选择取决于数据性质、任务（分类、回归、聚类等）、可解释性要求、计算资源以及所需的精度水平。
实施机器学习
- 模型选择：根据您具体的问题和可用数据选择适当的机器学习算法。
- 模型训练：将数据分为训练集和验证集。使用训练集在标记数据上训练机器学习模型。优化模型超参数，并使用验证集评估其性能。反复改进模型，直到达到满意的结果。
- 模型部署：训练和验证模型后，将其部署到生产环境中。这可能涉及将其与现有的监控系统、数据管道或物联网平台集成，以收集来自传感器的实时数据，并根据预测触发维护操作。
最后思考
值得注意的是，使用机器学习实现预测性维护是一个迭代的过程，需要领域知识，数据科学家和领域专家之间的合作，以及强大的数据基础设施。定期的维护和数据质量保证也是确保预测性维护系统准确性和可靠性的关键。
本文由Iain Robertson撰写。Iain于1997年离开正式工作后，通过自己的公司担任自由职业IT专家。他作为高级执行人员在一般和ICT管理领域提供现场和远程全球临时、合同和临时支持。他通常在高等教育部门担任ICT项目经理或ICT领导者。他最近作为埃塞俄比亚大学的信息与通信技术（ICT）总监和兼职ICT讲师半退休。
