为工业4.0设计预测性维护解决方案代表着企业维护和运营方式的范式转变。通过使用先进的预测性维护技术，主动预防运营挑战是这个新工业时代的关键方面。这些解决方案不仅有助于获取新的收入来源和节省运营成本，而且在防止停工和生产停机方面也发挥着重要作用。
尽管机器学习传统上是最大的挑战，但用于分析预测性维护数据的基于云的解决方案的出现，加上数据分析能力的提高，已将主要的设计挑战转向捕获正确的数据集并将硬件部署到具有许多安全和网络限制的分布式环境中。这种转变需要一个全面的设计流程，优化为四个不同的阶段，以开发具有高稳健性和安全性的全球性、经济高效的解决方案。
第一阶段：初始数据捕获
第一阶段侧重于从单台机器和相关数据源(如能耗)捕获数据，以创建全面的数据集进行分析。它证明了可以以合理的成本捕获和转发相关数据。利用物联网设备管理解决方案，机器可以立即连接到设备，并根据需要配备额外的传感器。建议使用具有蜂窝数据连接的基于Linux的硬件，以尽量减少与运营技术(OT)网络管理的交互。
此阶段的关键绩效指标(KPI)围绕捕获相关数据点的能力，例如振动、噪音、电流消耗或压力。目的是评估是否可以以足够的精度和时间分辨率测量相关物理数据，是否可以频繁更新软件，以及是否可以建立初始数据收集和转发解决方案。
数据分析师已经可以开始可视化和训练基于云的预测性维护模型，但一台机器的数据集可能还不足以对此得出结论。该阶段成功完成并得到产品管理的确认，为启动第2阶段铺平了道路。这里的成功还没有显示出来，如果项目成功，则证明可以捕获数据。
第二阶段：现场测试和数据扩展
第二阶段将范围扩大到包括更多机器，通常需要使用大量设备进行现场测试，以确保AI和机器学习算法能够达到必要的准确性和置信区间。有时，机器园区的规模需要足够大，才能真正捕获和分类真正的故障或操作异常。此阶段使数据分析师能够设置机器学习模型并进行训练。
通过在分布式机群中部署第一阶段开发的软件，利用解决方案确保在任意数量的设备上无缝配置和安装，可以实现这种扩展。在此过程中，选择满足稳健性和价格标准的最终硬件。重点转移到调整和扩展机器学习模型，KPI以实现预测所需的置信区间为中心。
这是一个交互式过程，要求在所有设备上频繁进行OTA软件更新，最好连接到CI/CD管道，以便在整个机群中进行非常快速的迭代。借助机群管理和良好(且独立)的连接解决方案(例如蜂窝网络)，这很容易实现。在此阶段结束时，产品管理可以审查结果并决定优化训练模型所得出的准确性是否足以将其转变为新的商业服务。
第三阶段：产品推出
在现场测试中成功实现预测率后，系统即可作为产品推出。从第一天开始启用无线(OTA)更新，qbee.io等解决方案可根据需要轻松实现全图像A/B更新。此阶段标志着项目向运营的过渡，在此阶段，将创建和实施新的收入来源和业务模式。人们经常低估这需要多少工作和时间。但是，通过在整个设计过程中引入设备群管理，这可以完美运行，并且只是第1阶段和第2阶段的延伸。即使由于价格或可用性而需要更换硬件，也不会造成很大的延迟。在此阶段，可能会发现其他客户需求，并通过灵活的软件更新机制将其纳入系统。
第四阶段：生命周期管理
最后阶段强调生命周期管理的重要性，确保系统保持安全、在线和多年更新。考虑到工业应用的预期寿命，进行高效的车队管理以及通过CI/CD管道进行软件更新至关重要。此阶段旨在保持高服务水平协议(SLA)和质量，从而防止多年来代价高昂的机器停机和故障。体现工业4.0概念的超现代化工厂，展示了先进技术的集成，以优化效率和预测性维护。
总结
总之，为工业4.0设计预测性维护解决方案需要采取全面、分阶段的方法，将重点从传统的机器学习挑战转移到有效捕获和利用正确的数据集。通过系统地进行初始数据捕获、现场测试、产品推出和生命周期管理，企业可以开发出强大、安全且经济高效的预测性维护解决方案，并快速上市。
使用上述步骤，如果数据质量或预测准确性太低，还可以定义明确的项目中止标准。实施预测性维护不仅可以提高运营效率，还可以显著减少停机时间和运营成本，标志着工业部门向更智能、更主动的维护策略发展的重大飞跃。此外，它还为新的商业模式和经常性收入来源开辟了道路。
