為工業4.0設計預測性維護解決方案代表著企業維護和運營方式的范式轉變。通過使用先進的預測性維護技術，主動預防運營挑戰是這個新工業時代的關鍵方面。這些解決方案不僅有助于獲取新的收入來源和節省運營成本，而且在防止停工和生產停機方面也發揮著重要作用。

盡管機器學習傳統上是最大的挑戰，但用于分析預測性維護數據的基于云的解決方案的出現，加上數據分析能力的提高，已將主要的設計挑戰轉向捕獲正確的數據集并將硬件部署到具有許多安全和網絡限制的分布式環境中。這種轉變需要一個全面的設計流程，優化為四個不同的階段，以開發具有高穩健性和安全性的全球性、經濟高效的解決方案。

第一階段：初始數據捕獲

第一階段側重于從單臺機器和相關數據源(如能耗)捕獲數據，以創建全面的數據集進行分析。它證明了可以以合理的成本捕獲和轉發相關數據。利用物聯網設備管理解決方案，機器可以立即連接到設備，并根據需要配備額外的傳感器。建議使用具有蜂窩數據連接的基于Linux的硬件，以盡量減少與運營技術(OT)網絡管理的交互。

此階段的關鍵績效指標(KPI)圍繞捕獲相關數據點的能力，例如振動、噪音、電流消耗或壓力。目的是評估是否可以以足夠的精度和時間分辨率測量相關物理數據，是否可以頻繁更新軟件，以及是否可以建立初始數據收集和轉發解決方案。

數據分析師已經可以開始可視化和訓練基于云的預測性維護模型，但一臺機器的數據集可能還不足以對此得出結論。該階段成功完成并得到產品管理的確認，為啟動第2階段鋪平了道路。這里的成功還沒有顯示出來，如果項目成功，則證明可以捕獲數據。

第二階段：現場測試和數據擴展

第二階段將范圍擴大到包括更多機器，通常需要使用大量設備進行現場測試，以確保AI和機器學習算法能夠達到必要的準確性和置信區間。有時，機器園區的規模需要足夠大，才能真正捕獲和分類真正的故障或操作異常。此階段使數據分析師能夠設置機器學習模型并進行訓練。

通過在分布式機群中部署第一階段開發的軟件，利用解決方案確保在任意數量的設備上無縫配置和安裝，可以實現這種擴展。在此過程中，選擇滿足穩健性和價格標準的最終硬件。重點轉移到調整和擴展機器學習模型，KPI以實現預測所需的置信區間為中心。

這是一個交互式過程，要求在所有設備上頻繁進行OTA軟件更新，最好連接到CI/CD管道，以便在整個機群中進行非常快速的迭代。借助機群管理和良好(且獨立)的連接解決方案(例如蜂窩網絡)，這很容易實現。在此階段結束時，產品管理可以審查結果并決定優化訓練模型所得出的準確性是否足以將其轉變為新的商業服務。

第三階段：產品推出

在現場測試中成功實現預測率后，系統即可作為產品推出。從第一天開始啟用無線(OTA)更新，qbee.io等解決方案可根據需要輕松實現全圖像A/B更新。此階段標志著項目向運營的過渡，在此階段，將創建和實施新的收入來源和業務模式。人們經常低估這需要多少工作和時間。但是，通過在整個設計過程中引入設備群管理，這可以完美運行，并且只是第1階段和第2階段的延伸。即使由于價格或可用性而需要更換硬件，也不會造成很大的延遲。在此階段，可能會發現其他客戶需求，并通過靈活的軟件更新機制將其納入系統。

第四階段：生命周期管理

最后階段強調生命周期管理的重要性，確保系統保持安全、在線和多年更新。考慮到工業應用的預期壽命，進行高效的車隊管理以及通過CI/CD管道進行軟件更新至關重要。此階段旨在保持高服務水平協議(SLA)和質量，從而防止多年來代價高昂的機器停機和故障。體現工業4.0概念的超現代化工廠，展示了先進技術的集成，以優化效率和預測性維護。

總結

總之，為工業4.0設計預測性維護解決方案需要采取全面、分階段的方法，將重點從傳統的機器學習挑戰轉移到有效捕獲和利用正確的數據集。通過系統地進行初始數據捕獲、現場測試、產品推出和生命周期管理，企業可以開發出強大、安全且經濟高效的預測性維護解決方案，并快速上市。

使用上述步驟，如果數據質量或預測準確性太低，還可以定義明確的項目中止標準。實施預測性維護不僅可以提高運營效率，還可以顯著減少停機時間和運營成本，標志著工業部門向更智能、更主動的維護策略發展的重大飛躍。此外，它還為新的商業模式和經常性收入來源開辟了道路。