SAC-3P-MR/10,0-PURSCO 现货多

其实早在2014年，预测性技术＋AI设备检测已经在工业物联网中起了苗头，例如在同年成立的Uptake，就是利用预测性分析技术和AI进行设备检测的工业物联网初创企业，17年估值已破20亿美元。

在工业制造发达的今天，各类制造设备，如工程机械，电梯，泵机，工业机器人，数控机床等的维护都面临较大挑战。设备计划外停机，维护难，维护贵不仅严重影响制造效率和质量，也给制造商带来高额维护保养成本，成为工业制造数字化转型亟待解决的问题。

而在工业设备维护领域中分为：预测性维修、预防性维修以及修复性维修。从字面意思不难理解，修复性维修是事后维护，预测性维修和预防性维修都属于事先维护。而预测性维修和预防性维修的区别在于：前者依靠的是传感器，后者更多的是凭技术人员的经验。一些企业凭借出色的技术人员实力，也会设立对应的设备维护数据库，但数据的--价值在流动和使用。数据不等于价值，新鲜的数据才有价值，而工业传感器的作用则弥补了人无法时刻收集数据的问题。

员成本。

2． 提高企业竞争力：通过优化维护操作流程帮助提升企业的生产效率，增强竞争优势，减少设备维护所带来的影响。

3． 加速企业智能化进程：利用AI、大数据的发展，开拓企业的技术优势。

两年前发一份来自GE的研究报告，结果显示已有大批工业企业在生产中部署预测性维护，通过优化生产带来 20％－30％效率增益。简单来说，对于不同的角色，制造商可以利用预测性维护最小化停机的可能，将设备运行状态数据进行存储分析，根据设备实际磨损进行设备维护。而对于工业设备，则通过预测性维护评估设备性能，预测设备故障，并通知技术人员对设备进行相应的维修，更换，避免因突然故障导致的生产延期以及安全隐患。

预测性维护已经在全球各行业尤其是工业制造领域中开始大规模应用，市场上 80％的设备还没有采用有效的预测性维护方案，而设备因维护产生的费用超过设备总体生命周期成本 50％。根据 IoT Analytics 在 2017 年的--市场报告，2016－2022 年预测性维护的复合年均增长率CAGR 为 39％，到 2022 年总体支出将达到 109 亿美元。

很多工业制造商与设备运营商都在大力投资布局物联网。西门子、施耐德、ABB 等工业自动化巨头都在扩展自己的能力圈，持续增加对于云平台、边缘分析、软件功能和系统集成等方面的并购与投资。亚马逊的 AWS IoT Greengrass 和 Microsoft Azure 也在持续增加工业领域的渗透率。就开发者的支持度而言，PTC、微软、IBM、GE 和亚马逊占有明显领先优势。国内几大云服务提供商也提供物联网解决方案。国内涉及预测性维护的中小企业也较多，例如天泽智云，西安因联。