【導讀】duiyugongchangdeyunweiguanlizheeryan
，quebaosuoyouchanxiandegaoxiaowendingchangjiuyunxingshiqihexinmubiao。jiyaoanpaihaobutongchanxianzhijiandeliushuishunxu
，heliguihuawuliaoliuzhuanlujing
，youyaojinkenengzengjiameiyitaigongyeshebeidegongzuoshijian，dadaogenggaofuhedeyunzhuan。danzhejuefeiyishi，meiyitaigongyeshebei，napashitongyangdepicigoumai，zaitongyangdeshijiandiantourushiyong，chengzaizhewanquanxiangtongdegongzuofuhe

，qigezidesunhaochengduheguzhangchuxianpinlvyebujinxiangtong
，wufazuodaotongyiguanli。

duiyugongchangdeyunweiguanlizheeryan，quebaosuoyouchanxiandegaoxiaowendingchangjiuyunxingshiqihexinmubiao。jiyaoanpaihaobutongchanxianzhijiandeliushuishunxu，heliguihuawuliaoliuzhuanlujing
，youyaojinkenengzengjiameiyitaigongyeshebeidegongzuoshijian，dadaogenggaofuhedeyunzhuan。danzhejuefeiyishi
，meiyitaigongyeshebei，napashitongyangdepicigoumai，zaitongyangdeshijiandiantourushiyong
，chengzaizhewanquanxiangtongdegongzuofuhe，qigezidesunhaochengduheguzhangchuxianpinlvyebujinxiangtong，wufazuodaotongyiguanli。

而工廠一旦出現意外停工一次，就會造成巨大的經濟損失。來自西門子的一份報告顯示，《財富》全球500強中製造和工業企業每年因計劃外停機而損失的時間總計達330萬小時。據計算因停機而造成的財務成本高達8,640億美元
，相當於其年收入的8%。

圖1：由於意外停機造成的損失（圖源：西門子）

為(wei)了(le)避(bi)免(mian)意(yi)外(wai)停(ting)機(ji)造(zao)成(cheng)的(de)巨(ju)大(da)經(jing)濟(ji)損(sun)失(shi)，就(jiu)要(yao)在(zai)設(she)備(bei)發(fa)生(sheng)故(gu)障(zhang)之(zhi)前(qian)提(ti)前(qian)完(wan)成(cheng)維(wei)護(hu)工(gong)作(zuo)。而(er)依(yi)據(ju)某(mou)一(yi)類(lei)型(xing)號(hao)設(she)備(bei)劃(hua)定(ding)的(de)一(yi)個(ge)統(tong)一(yi)的(de)維(wei)護(hu)時(shi)間(jian)安(an)排(pai)

，落(luo)實(shi)到(dao)每(mei)一(yi)台(tai)設(she)備(bei)必(bi)然(ran)存(cun)在(zai)一(yi)定(ding)的(de)冗(rong)餘(yu)量(liang)。隻(zhi)是(shi)進(jin)行(xing)這(zhe)樣(yang)的(de)計(ji)劃(hua)維(wei)護(hu)，一(yi)方(fang)麵(mian)會(hui)增(zeng)加(jia)由(you)於(yu)維(wei)護(hu)帶(dai)來(lai)的(de)計(ji)劃(hua)停(ting)機(ji)時(shi)間(jian)；另一方麵
，又會增加運維人員的工作負擔。更關鍵的是，這種計劃之內的過度維護工作，無法預測到不在維護之內的突發狀況。

lixiangdeqingkuangshinenggouzhenduimeiyitaishebeidejutizhuangkuang，zaiqijijiangfashengzhongdaguzhangzhiqianjinxingweixiu，shenzhikeyihulvediaoyixiebingweiyingxiangdaoshijishengchandeweixiaoguzhang，chixuguanchaqiguzhangdefazhanjincheng

，helianpaihouxuweixiushijian。youcibiankebaguoduweihuzhongde“冗餘量”盡量減少，從而實現每一台設備的更長工作時間，這便是工廠預測性維護的由來。

圖2：不同維護方式對比（圖源：Microsoft）

工廠預測性維護如何做到精準預測
？

當我們提到工廠預測性維護的時候，可以是一個很大的概念，涉及到整個工廠的多條產線，上百台設備的實時監測和維護管理係統；也ye可ke以yi是shi一yi個ge稍shao小xiao的de應ying用yong，例li如ru具ju體ti到dao電dian機ji的de預yu測ce性xing維wei護hu解jie決jue方fang案an。但dan不bu論lun是shi大da規gui模mo的de工gong廠chang預yu測ce性xing維wei護hu係xi統tong，還hai是shi單dan一yi的de設she備bei預yu測ce性xing維wei護hu方fang案an，工gong廠chang預yu測ce性xing維wei護hu的de實shi現xian，本ben質zhi上shang是shi一yi種zhong基ji於yu數shu據ju的de智zhi能neng決jue策ce過guo程cheng。它ta不bu僅jin僅jin依yi賴lai於yu數shu據ju采cai集ji的de精jing度du和he算suan法fa模mo型xing的de高gao效xiao性xing，還hai涉she及ji到dao整zheng個ge數shu據ju生sheng態tai係xi統tong的de建jian設she和he優you化hua，包bao括kuo數shu據ju的de傳chuan輸shu
、存儲
、處理和應用。

圖3：預測性維護流程（圖源：SAP）

提高數據采集精度

在現代預測性維護係統中
，通過部署多種傳感器，如振動傳感器
、溫度傳感器
、電(dian)流(liu)和(he)電(dian)壓(ya)傳(chuan)感(gan)器(qi)
，可(ke)以(yi)實(shi)時(shi)監(jian)控(kong)設(she)備(bei)的(de)運(yun)行(xing)狀(zhuang)態(tai)。這(zhe)些(xie)傳(chuan)感(gan)器(qi)能(neng)夠(gou)捕(bu)捉(zhuo)到(dao)設(she)備(bei)的(de)細(xi)微(wei)變(bian)化(hua)，例(li)如(ru)由(you)軸(zhou)承(cheng)磨(mo)損(sun)或(huo)電(dian)機(ji)故(gu)障(zhang)引(yin)起(qi)的(de)振(zhen)動(dong)頻(pin)率(lv)改(gai)變(bian)。

eryaozhuyideshi，shujucaijidejingdubujinjinhechuanganqibenshendecanshuxiangguan。xuanzefuhetedingjiancexuqiuhegongyehuanjingdegaojingduchuanganqizhishidiyibu，erhouhaiyouxinhaochuli、校準等一係列具有挑戰性的電路設計工作。

模擬信號在傳輸過程中容易受到噪聲和幹擾的影響。使用高質量的信號處理芯片（如放大器和ADC轉換器）可以確保信號的準確性和穩定性。這些組件負責將傳感器捕獲的模擬信號轉換為數字信號
，同時使失真和噪聲更小。

為保證數據的準確性
，對傳感器進行定期校準是必要的。此外，考慮環境因素對傳感器性能的影響（如溫度變化）並進行相應的補償，也是確保數據精度的關鍵。

此外
，整個數據采集係統的設計應該考慮到信號的完整性和抗幹擾能力
，這包括傳感器布線

、電源管理以及信號的隔離和過濾。

通過這些方法，可以確保從傳感器到數據處理係統的每個環節都保持高水平的精度和可靠性
，從而為預測性維護提供準確的數據基礎。

圖4：工廠PdM係統（圖源：predicta4）

高效的算法模型

數shu據ju本ben身shen並bing不bu能neng提ti供gong洞dong見jian，關guan鍵jian在zai於yu如ru何he處chu理li和he分fen析xi這zhe些xie數shu據ju。在zai獲huo取qu到dao了le精jing準zhun的de物wu理li信xin息xi之zhi後hou
，機ji器qi學xue習xi和he人ren工gong智zhi能neng技ji術shu發fa揮hui著zhe重zhong要yao作zuo用yong。通tong過guo訓xun練lian算suan法fa模mo型xing識shi別bie正zheng常chang運yun行xing與yu故gu障zhang狀zhuang態tai之zhi間jian的de差cha異yi，可ke以yi實shi現xian故gu障zhang的de早zao期qi檢jian測ce。例li如ru，通tong過guo對dui曆li史shi數shu據ju進jin行xing學xue習xi，算suan法fa可ke以yi識shi別bie特te定ding設she備bei的de正zheng常chang振zhen動dong模mo式shi，並bing將jiang其qi與yu異yi常chang模mo式shi區qu分fen開kai來lai。

預測算法的精準度，也可以通過多種途徑來提高。

01 定製模型

一(yi)方(fang)麵(mian)，可(ke)以(yi)為(wei)特(te)定(ding)類(lei)型(xing)的(de)設(she)備(bei)或(huo)特(te)定(ding)的(de)故(gu)障(zhang)模(mo)式(shi)定(ding)製(zhi)開(kai)發(fa)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)模(mo)型(xing)，以(yi)提(ti)高(gao)故(gu)障(zhang)預(yu)測(ce)的(de)準(zhun)確(que)性(xing)。這(zhe)包(bao)括(kuo)使(shi)用(yong)監(jian)督(du)學(xue)習(xi)和(he)非(fei)監(jian)督(du)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)對(dui)曆(li)史(shi)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)訓(xun)練(lian)
，從(cong)而(er)精(jing)確(que)識(shi)別(bie)設(she)備(bei)的(de)正(zheng)常(chang)和(he)異(yi)常(chang)行(xing)為(wei)模(mo)式(shi)。

02 集成數據

另(ling)一(yi)方(fang)麵(mian)

，將(jiang)來(lai)自(zi)不(bu)同(tong)傳(chuan)感(gan)器(qi)的(de)數(shu)據(ju)集(ji)成(cheng)到(dao)一(yi)個(ge)統(tong)一(yi)的(de)分(fen)析(xi)框(kuang)架(jia)中(zhong)
，通(tong)過(guo)數(shu)據(ju)融(rong)合(he)獲(huo)得(de)設(she)備(bei)狀(zhuang)態(tai)的(de)更(geng)全(quan)麵(mian)視(shi)圖(tu)。同(tong)時(shi)使(shi)用(yong)基(ji)於(yu)物(wu)理(li)模(mo)型(xing)的(de)方(fang)法(fa)和(he)數(shu)據(ju)驅(qu)動(dong)的(de)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)模(mo)型(xing)
，通(tong)過(guo)多(duo)模(mo)型(xing)集(ji)成(cheng)獲(huo)得(de)更(geng)全(quan)麵(mian)的(de)故(gu)障(zhang)預(yu)測(ce)。再(zai)者(zhe)，建(jian)立(li)一(yi)個(ge)反(fan)饋(kui)機(ji)製(zhi)
，以(yi)根(gen)據(ju)實(shi)際(ji)維(wei)護(hu)結(jie)果(guo)和(he)設(she)備(bei)性(xing)能(neng)數(shu)據(ju)不(bu)斷(duan)調(tiao)整(zheng)和(he)優(you)化(hua)預(yu)測(ce)模(mo)型(xing)。這(zhe)涉(she)及(ji)到(dao)定(ding)期(qi)重(zhong)新(xin)訓(xun)練(lian)模(mo)型(xing)，以(yi)適(shi)應(ying)新(xin)的(de)操(cao)作(zuo)條(tiao)件(jian)和(he)設(she)備(bei)磨(mo)損(sun)模(mo)式(shi)。

通過以上技術方法

，可以顯著提高預測性維護的準確性，從而更有效地預防設備故障和減少停機時間。

可靠的連接實現工廠預測性維護係統的基石

上(shang)文(wen)探(tan)討(tao)了(le)如(ru)何(he)提(ti)高(gao)預(yu)測(ce)性(xing)維(wei)護(hu)的(de)準(zhun)確(que)性(xing)，而(er)這(zhe)種(zhong)準(zhun)確(que)性(xing)的(de)基(ji)礎(chu)是(shi)可(ke)靠(kao)的(de)連(lian)接(jie)。連(lian)接(jie)器(qi)看(kan)似(si)毫(hao)不(bu)起(qi)眼(yan)
，但(dan)在(zai)任(ren)何(he)一(yi)個(ge)工(gong)業(ye)係(xi)統(tong)中(zhong)都(dou)不(bu)可(ke)忽(hu)視(shi)。在(zai)保(bao)持(chi)係(xi)統(tong)運(yun)行(xing)穩(wen)定(ding)性(xing)、確que保bao信xin號hao傳chuan輸shu的de可ke靠kao性xing以yi及ji方fang便bian維wei護hu和he故gu障zhang排pai除chu方fang麵mian，連lian接jie器qi起qi著zhe關guan鍵jian作zuo用yong。雖sui然ran它ta們men不bu直zhi接jie參can與yu數shu據ju分fen析xi或huo預yu測ce算suan法fa

，但dan它ta們men的de存cun在zai對dui於yu確que保bao整zheng個ge預yu測ce性xing維wei護hu係xi統tong正zheng常chang運yun行xing是shi必bi不bu可ke少shao的de。

在(zai)傳(chuan)感(gan)器(qi)和(he)數(shu)據(ju)采(cai)集(ji)硬(ying)件(jian)之(zhi)間(jian)必(bi)須(xu)要(yao)有(you)穩(wen)定(ding)可(ke)靠(kao)的(de)連(lian)接(jie)
，這(zhe)樣(yang)才(cai)能(neng)確(que)保(bao)傳(chuan)感(gan)器(qi)收(shou)集(ji)到(dao)的(de)模(mo)擬(ni)信(xin)號(hao)能(neng)夠(gou)穩(wen)定(ding)傳(chuan)輸(shu)到(dao)數(shu)據(ju)采(cai)集(ji)係(xi)統(tong)中(zhong)。而(er)在(zai)各(ge)種(zhong)工(gong)業(ye)控(kong)製(zhi)係(xi)統(tong)和(he)計(ji)算(suan)設(she)備(bei)之(zhi)間(jian)，如(ru)PLC
、HMI和服務器等，也需要工業級的連接器來保證數據和控製指令的流通。此外

，預測性維護係統中的傳感器、控製器和其他一切電子設備的供電
，都離不開穩定的電源連接。

圖5：工業應用的各類連接器（圖源：Samtec）

SEARAY™ SEAM係列是Samtec推出的一款適用於工業場景的高速連接器，提供高達56Gbps的PAM4性能。這款器件在7mm至17.5mm的堆疊高度範圍內
，可提供多達500個單端I/O
，滿足高性能和惡劣環境下電子產品的第3類驗收標準（IPC J-STD-001F/IPC-A-610F）。

特別值得一提的是

，該器件采用了Samtec獨有的Edge Rate™觸點設計
，這一技術專為高速和高頻應用的連接器優化性能和耐久性。Edge Rate™技術降低了插拔摩擦力，延長了器件的使用壽命
；同tong時shi
，它ta還hai減jian少shao了le信xin號hao損sun失shi和he串chuan擾rao，從cong而er顯xian著zhu改gai善shan了le信xin號hao完wan整zheng性xing，這zhe對dui於yu保bao證zheng高gao速su信xin號hao傳chuan輸shu的de質zhi量liang至zhi關guan重zhong要yao。有you興xing趣qu了le解jie更geng多duo信xin息xi的de用yong戶hu可ke以yi在zai貿mao澤ze電dian子zi官guan網wang搜sou索suo產chan品pin編bian號hao‘SEAM-40-03.5-S-10-2-A-K-TR’。

圖6：Samtec SEARAY™ SEAM係列連接器（圖源：Samtec）

另一個給大家推薦的連接器是Samtec的T1M 1mm離散電線端子板。該端子采用磷青銅觸點材料和液晶聚合物(LCP)外殼材料製成，額定電流為3.3A
，額定電壓為250V
，工作溫度範圍為-40°C至+125°C
，可以在嚴苛的工業環境中提供穩定的連接。感興趣的用戶可以前往貿澤電子官網搜索“T1M-05-F-SH-L-K”，獲取更多產品信息。

圖7：Samtec T1M離散電線端子板（圖源：貿澤電子）

預測性維護市場，挑戰和機遇並存

根據MarketResearchFuture的一份報告，預測性維護（PdM）市場規模預計將從2022年的218.3億美元增長至2030年的1113億美元，複合年增長率（CAGR）為26.20%。市場增長的主要驅動力是降低維護成本的不斷增長需求以及實時流分析技術的廣泛應用。

圖8：PdM市場規模（圖源：WOIN）

然而，對於許多工廠來說，部署一個高效的預測性維護係統仍然是一個充滿挑戰的任務。這一係統的建立需要投資昂貴的傳感器、shujucunchuhefenxigongju。ciwai，jiangyucexingweihujichengdaoxianyouweihuliuchengzhongkenengxuyaojinxingzhongdadezuzhibiange。zheyiweizheyuangongxuyaojieshouxinjishudepeixun
，tongshiguanlicengyexuyaolijiebingzhichizhezhongxinfangfa。

danduiyugongchangguanlizheeryan，zhechangtourushizhidede，yinweizhiyouyucexingweihucaishiweilaizhinenggongchangsuobibeideweihucelve，zhezhongcelveyejiangzhichengxiandaigongyeqiyechixutigaoqiyunyingxiaolvheshichangjingzhengli。

（來源：Mouser Electronics ）

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