工业设备预测性维护中的大数据与 AI 融合之道

一、引言：大数据与 AI 融合的背景与重要性

在工业 4.0 和智能制造的浪潮下，工业设备的运行稳定性和可靠性对企业生产效率与经济效益至关重要。传统的设备维护方式，如定期维护和事后维修，存在资源浪费、生产中断风险高等问题。预测性维护作为一种新兴的维护策略，借助大数据与 AI 技术，能够提前预测设备故障，优化维护计划，降低维护成本，提升设备的整体效能。

大数据为预测性维护提供了丰富的信息来源。工业设备在运行过程中会产生大量多源异构数据，如振动、温度、压力、转速等，这些数据蕴含着设备运行状态的关键信息。而 AI 技术则具备强大的数据分析和模式识别能力，能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，实现对设备故障的精准预测。两者的融合，是实现高效、智能的工业设备预测性维护的关键。

二、工业设备多源数据的收集与预处理

以舍弗勒在工业设备预测性维护中的实践为例，多源数据的收集与预处理是为 AI 模型提供优质数据的关键步骤。

多源数据收集

1. 传感器部署：在工业设备的关键部位部署各类传感器，以获取全面的运行数据。例如，在旋转设备的轴承座上安装振动传感器，实时监测振动信号，因为振动情况能直接反映设备的机械状态，异常振动往往是设备故障的早期征兆；在电机外壳安装温度传感器，监测电机运行温度，过高的温度可能表明电机内部存在过载、短路等问题。
2. 数据采集系统：构建一套高效的数据采集系统，确保能实时、准确地采集各类传感器的数据。该系统需要具备高可靠性和稳定性，能够适应工业环境中的高温、高湿度、强电磁干扰等恶劣条件。同时，要保证数据采集的频率与设备运行状态相匹配，对于变化快速的参数（如振动），需采用较高的采样频率，以捕捉细微的变化。

数据预处理

1. 数据清洗：采集到的数据往往包含噪声、缺失值和异常值。使用数据清洗技术去除噪声，例如通过滤波算法（如均值滤波、中值滤波）对振动数据中的噪声进行平滑处理。对于缺失值，采用插值法（如线性插值、样条插值）根据已有数据进行填补。而对于异常值，通过统计