设备故障分析及预测性维护怎么实现？

首先，需要知道什么是预测性维护。预测性维护，是以状态为依据（Condition Based）的维护，在机器运行时，对其主要（或需要）部位进 行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定设施设备所处的状态，预测设施设备状态未来的发展趋势， 依据其发展趋势和可能的故障模式，预先制定维护计划，确定设施设备应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。预测性维护集设施设备状态监测、故障诊断、故障预测、维修决策支持和维修活动 于一体。是人工智能在工业领域的应用与实现。
其次再说如何实现。通过智能化、组态化、模块化的监控装置，比如感知设备智能传感器，振动、温度、油液、转速等，实现对设备、设施状态参数进行在线实时数据采集，然后通过算法模型，才能实现状态监测、故障诊断、离线分析、报警预警等功能；
设备预测性技术主要分为感知层、边缘层、平台层和应用层。为了适应不同的行业和应用领域，预测性维护解决方案将提供必要的高度抽象的组件和接口。这就要求开发一个预测性维护的平台或者一个完整的生态系统，其架构应该是模块化的，以便很容易地对传感、 状态监测与评估、诊断、预测等功能进行添加或强化。
西安因联信息科技是的设备预测性维护解决方案已经成功在水泥、煤炭、石化、钢铁等20多个行业得到验证，可进行搜索官网查询了解。

物联网正加速融入人们的生产生活。知名IT咨询机构预测，2015年至2020年，物联网终端年均复合增长率将达到33%，安装基数将达到204亿台，其中2/3为消费者应用。

哈尔滨工业大学计算机学院教授张伟哲介绍，当前主流的物联网管理模式有直连模式、网关模式和云模式。直连模式是指管理端与终端之间不经过其他节点直接相连，这种模式一般用于近距离通信，例如无线蓝牙、WiFi热点等；网关模式主要用于家庭和企业局域网，一般用于近距离管理多个终端；云模式是指用户通过云服务管理各种设备，其特点是突破了设备管理的地理区域限制，比如智能家居和工业云服务。

《2017物联网安全年报》认为，物联网安全问题突出，反映了当前不少物联网设备生产厂商对安全重视不足。“物联网设备常见脆弱点有硬件接口暴露、弱口令、信息泄露、未授权访问等，这些安全问题技术水平并不高，如果有安全团队协助做工作，是可以防患于未然的。”杨传安说。他认为，对一些设备生产厂商来说，往往侧重追求新功能而忽略安全性。物联网设备基数庞大，加上安全防护脆弱，物联网威胁将逐渐成为互联网的常态。

使用中设备无法联网或者设备和手机使用都无法联网等问题。
一般这样可以在手机里找到APN设置，建立一个新的网络接入点，设置参数为CMMTM（使用2G网络）/CMIOT（使用4G网络），其他不变保存后将其选择为默认接入点。

分析大数据

物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以充分利用数据。根据问题数据的类型，可以进行不同类型的分析。比较常见的有：

流分析(Streaming Analytics)

流分析结合了来自传感器的未排序的流数据和来自研究的存储数据，以发现熟悉的模式。这种方法的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等用例中提供帮助。

地理空间分析(Geospatial Analytics)

另一类大数据分析方法是地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。

挑战

对于目前所处的阶段，获取、分析和报告物联网数据是大多数企业的必修课。然而，由于这些技术仍处于发展阶段，这些组织面临着相当多的挑战。其中一些是：

集成

由于物联网数据通过多个渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物联网数据具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据是一种可 *** 作的格式，足以确定见解。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器中提取文本数据。然而，提取非文本格式的数据，如图像、视频不能快速完成。

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