预测性维护和机器学习指南
作者：社区 / 开发者
2023 年 11 月 29 日
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企业面临的各种经济压力促使人们关注管理运营成本的全新创新方法。与此同时，企业也在考虑利用 IT 来帮助管理总体业务成本和增加收入——例如，通过支持远程办公，并在许多情况下，启用电子商务来取代关闭的零售店。
基础设施管理以最大限度地减少停机时间具有两个主要好处：降低支持和维护成本，以及提高服务水平。这就是预测性维护的用武之地，也是许多组织将其纳入其战略的原因。
预测性维护发展的主要障碍之一是存储和分析定期收集的大量数据所需的资源。
然而，硬件技术的最新进展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）而有所帮助。软件解决方案也提高了分析的质量和及时性。
这篇文章探讨了成本管理中对预测性维护和机器学习的需求，以及如何进行预测性维护和机器学习。
什么是预测性维护？
预测性维护是一种使用时间序列数据和机器学习技术来预测何时应在机器或设备上执行维护的方法。通过利用历史数据、传感器数据和高级分析，预测性维护旨在在潜在故障或问题发生之前识别它们，从而实现主动维护措施，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，专注于开发算法和统计模型，以帮助计算机系统学习和做出预测或决策，而无需显式编程。它涉及使用数据和迭代学习过程来自动提高特定任务的性能。
在传统编程中，程序员编写计算机要遵循的显式指令。然而，在机器学习中，计算机不是被提供显式指令，而是接受数据集的训练，以学习模式、关系和规则，使其能够做出预测或采取行动。
什么是时间序列数据？
时间序列是指在规则的时间间隔内收集和记录的数据点或观测值的序列。它是一种在各个领域流行的数据格式，包括预测性维护、经济学、金融、天气预报、股票市场分析和许多其他领域。
由于大型基础设施中存在大量数据，组织通常使用机器智能来分析数据。具体查看物理基础设施，已开发出诸如 InfluxDB 等工具来存储和分析来自连接到网络的设备的数据。
使用机器学习进行预测性维护的优势
预测性维护为企业提供了多项优势
- 增加正常运行时间： 通过主动监控设备，预测性维护有助于在潜在故障或问题发生之前识别它们。这使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限度地提高设备可用性。
- 节省成本： 预测维护需求可以更好地进行规划和资源分配。通过在维护问题升级为重大故障之前解决它们，企业可以避免昂贵的紧急维修并减少计划外停机时间。这也有助于优化备件的使用并最大限度地降低库存成本。
- 提高生产力： 当设备以最佳状态运行且故障最少时，生产力会提高。
- 增强安全性： 设备故障可能会对员工和周围环境造成安全风险。预测性维护有助于及早发现潜在危险，从而可以及时干预并降低事故或事件发生的可能性。
- 延长设备寿命： 基于预测性洞察定期监控和维护设备可以延长其使用寿命。
- 高效的维护计划： 预测性维护利用数据分析和机器学习算法来分析设备性能的模式和趋势。这使企业能够优化维护计划、确定任务优先级并有效地分配资源。通过简化维护操作，组织可以减少闲置时间、最大限度地降低加班成本并提高整体维护效率。
- 数据驱动的洞察： 预测性维护生成有关设备性能、故障率和维护活动的大量数据。通过分析这些数据，企业可以获得有关设备可靠性、故障根本原因和流程改进机会的宝贵见解。
实施机器学习进行预测性维护
使用机器学习实施预测性维护可以为组织带来可观的收益。但是，实现这些收益将取决于所选的软件和机器学习模型。以下是一些关于如何进行操作的提示。
软件选择
选择合适的预测性维护软件涉及考虑各种因素，例如您的具体要求、预算、集成能力、可扩展性和易用性。以下是在评估像 InfluxDB 这样的预测性维护应用程序时的一些常见考虑因素
- 使用人工智能和机器学习来监控资产健康状况、预测故障并优化维护计划。
- 应用机器学习算法来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。
- 使用工具来构建和部署预测模型。这些基本服务的组合允许实时监控、异常检测和预测性维护。
- 确保可扩展性。重要的是，所选解决方案能够支持新设备并进行扩展以满足不断增长的需求，而无需对新硬件或软件进行大量投资。
- 确保易于集成。该软件应能够直接连接或支持导入和导出数据到其他应用程序以及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、集成要求和预算。评估多个选项、进行概念验证以及让来自不同部门（如维护、运营和 IT）的利益相关者参与进来，以确保所选软件与您的目标保持一致，并且可以为优化维护实践提供可操作的见解，这通常是有益的。
机器学习注意事项：模型选择
使用机器学习进行预测性维护使用机器学习模型来分析传入数据并实现预测性维护的优势。所选模型将取决于使用预测性维护的业务领域以及所需的结果。
简而言之，机器学习模型是在数据上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连续输出变量。
- 逻辑回归： 逻辑回归用于二元分类问题，其目标是预测两种可能的类别之一。
- 决策树： 决策树是基于一系列规则做出决策的层次结构。它们将输入空间划分为区域，并将类标签或值分配给每个区域。决策树是可解释的，并且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，您可以使用更多机器学习模型。
根据手头的问题，不同的模型可能更合适。有各种各样的算法和技术可用，每种算法和技术都有其优点和局限性。模型的选择取决于诸如数据的性质、手头的任务（分类、回归、聚类等）、可解释性要求、计算资源以及所需的准确度水平等因素。
实施机器学习
- 模型选择： 根据您的具体问题和可用数据选择合适的机器学习算法。
- 模型训练： 将数据拆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。迭代地改进模型，直到获得令人满意的结果。
- 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监控系统、数据管道或物联网平台集成，以从传感器收集实时数据并根据预测触发维护操作。
最终想法
重要的是要注意，使用机器学习实施预测性维护是一个迭代过程，需要领域知识、数据科学家和主题专家之间的协作以及强大的数据基础设施。定期维护和数据质量保证对于确保预测性维护系统的准确性和可靠性也至关重要。
这篇文章由 Iain Robertson 撰写。Iain 自 1997 年离开正规工作后，通过自己的公司以自由 IT 专家的身份运营。他作为高级管理人员在全球范围内提供现场和远程临时、合同和临时支持，从事一般和 ICT 管理工作。他通常在高等教育部门担任 ICT 项目经理或 ICT 领导。他最近从埃塞俄比亚一所大学的 ICT 主任和兼职 ICT 讲师职位上半退休。
