突如其来的设备故障，对于企业而言，就像隐藏在某处的 Bug，知其存在，但不知何时出现。这种“提心吊胆”对于任何企业而言都是巨大的危机。

　　如何解决这一 Bug，让随时可能出现的“危”，变成运筹帷幄的“机”，成为了问题的关键——预测性分析软件的选择在这一过程中成为了企业的战略性议题。

　　01

　　消灭 Bug 的前提

　　预测分析与“未卜先知”

　　对于计划外停机等潜在危机的忧虑，导致了市场对预测性分析软件的巨大需求增长：

　　“据相关研究数据，未来几年，全球预测性分析的市场规模将从 2022 年的 125 亿美元增长到 2028 年的 380 亿美元，复合年增长率为 20%。”

　　这种广阔的前景得益于日渐成熟的人工智能（AI）和机器学习（ML）技术和算法，大规模部署预测性分析的新方法，以及数据和系统的可用性和可维护性。

　　面对市面上五花八门的预测性分析软件，企业在权衡其潜在部署时，必须考虑一些变量，如投资回报率（ROI）。最终选择的预测性分析软件「是否与硬件无关」、「是否最适合利用现有的软件投资」、「解决方案的部署、维护和扩展是否便捷」等等诸多因素都是企业要考虑的问题。

　　02

　　让工具充分融合

　　人类洞察力的力量

　　人的经验和直觉在评估潜在危机时发挥着重要作用，但因岗位和部门的差异，不同员工处在不同的特定专业领域，对于故障处理的“经验”因此有很大的不同。例如，面对同样的问题，来自工程或运营背景的人员在考虑事情时往往有着截然不同的思维方式。

　　虽然许多预测性分析解决方案可以提供异常警报，但如果经验不足，洞察力不够，在面对异常警报的时候，迫在眉睫的危机也可能被忽视掉。因此企业在利用“人的洞察力”的同时，也必须承认团队发现故障、解决故障过程中存在的主观性。此刻，“工具”的优势便凸显出来了。

　　理性精准的数字化技术和人的感性“经验”相辅相成。既可「预测」——通过实时数据提供及时的故障诊断警报，亦可「分析」——解释警报发出的原因。闭环预测分析战略使企业有能力收集、组织和分析数据，包括实时传感器、历史操作和财务影响分析数据。

　　在这些数据基础之上，用户可以立刻锁定症结所在，让异常消失于萌芽之中。更重要的是，将相关数据记录并复用，以实现持续改进。

　　03

　　故障诊断

　　之重要性

　　但机器的“预警”也不是百分之百准确的，有时警报的发出并不是计划外停机的预警，而仅仅是传感器出现的故障，这种“乌龙”大大降低了分析的准确性。不可靠的数据会给分析和决策蒙上“狼来了”的阴影。

　　因此，优秀的预测性诊断需要“对症下药”，通过定制的数据和诊断工具提供精确、实时的洞察。AVEVA 的预测性维护解决方案通过高效精准的故障诊断法预估可能发生故障的时间，有助于企业准确地确定维修的优先次序。

　　故障发生时间的预测有助于运营和维护团队“心中有谱”，从而确定是让资产运行到下一次计划的维护停工，还是启动紧急停工。这也使团队能够更准确地预测潜在的供应链问题，并考虑备件的准备时间。同时，规定性分析还能够提供可操作的任务来补救问题。

　　这样一来，计划外的停机就被消除了。

　　反之，相关预测也可以帮助操作员确定是否推迟计划中的维护任务。工厂人员可以更有效地安排维修和评估风险，帮助企业优先考虑安全和盈利。

　　04

　　和数据“Hug”

　　充分发挥数据作用

　　伴随着数字化脚步的高歌猛进，工业企业正在收集比以往更多的数据。据统计，所有工业数据中有50%是在过去两年中产生的。

　　在各种软硬件的助力下，企业手中可能掌握着大量的数据，用来监测到其资产达到某个阈值，如温度、热率、燃料消耗、电力消耗等等。

　　虽然这些指标可能代表了有价值的洞察力，但它们是静态的。当条件发生变化时，企业就需要用多个参数来跟踪和预期资产的任何偏差。因此一个更加动态的生产环境，就需要一个更加动态的过程。

　　为了更大程度上发掘数据的潜力，企业必须建立一个「从工程到运营到资产管理到企业财务」的全面数据基础设施，使用能够整合所有相关信息来源的解决方案。

　　AVEVA 的预测性维护软件解决方案通过分析历史行为，充分考虑多个阈值和变化模式，并实时跟踪资产的实际状况和实时操作条件，以预测未来可能出现的问题。

　　这使得维护计划更加有效，避免了资产的过度维护，并提供了资产模型、故障条件、故障模式、传感器和实际故障匹配信息之间关系的清晰视图，让一切尽在掌握，从而运筹帷幄。

　　05

　　AVEVA 预测性维护

　　让计划外停机消失于无形

　　AVEVA 的预测性维护产品组合方案已迅速成为行业标配。通过将数字孪生技术与AVEVA™ Predictive Analytics（预测维护软件）相结合，从电力到化工，再到制造，为众多来自工业领域的公司开辟了一条改善运营的全新道路。

　　AVEVA 预测维护软件是一种无代码的解决方案，无需软件工程师或数据科学家的支持，开发小白亦可轻松掌握。AVEVA 预测维护软件基于人工智能技术提供了先进的警报和案例管理，实现了知识捕获和报告。内置模板加速了软件的配置、部署和扩展，确保最大的投资回报率。高效精准的故障诊断可以准确诊断故障模式。

　　借助 AVEVA 预测性分析软件，检测系统实时运行数据与正常运营档案的细微变化，企业可提前诊断设备问题，在设备故障发生的前几天、几周或几个月便能诊断出问题，进而避免计划外的停机。大量落地实践也证实了 AVEVA 预测性维护软件的可行性和先进性：

　　三菱电力

　　使用 AVEVA 预测维护软件来提高其能源系统的运营意识，在防止意外停机的目标上取得了卓越成绩。

　　美国杜克能源公司

　　利用 AVEVA 预测性维护软件集中监测其发电资产，最大限度的提高资产的安全性、可靠性和生产绩效，平台上线后，仅在一次预警中就节省了超过 3400 万美元。

　　泰国暹罗化工集团

　　借助 AVEVA 预测性维护软件，通过可持续实时监控设备活动，将工厂可靠性从 98% 提高到了 100%，避免设备资产故障，这种节省相当于 9 倍的投资回报率。

　　AVEVA 预测性维护软件

　　从超过 22000 个工时的经验中得出的资产库，AVEVA 预测维护软件让用户了解“故障到来还有多久”以及“哪个问题要优先解决”，全面提升了预测能力，有效检测企业性能问题并预测其资产故障，帮助企业由被动式维护转变为主动式预测性维护，让计划外停机消失于无形。