26、工业物联网（IIoT）分析：诊断、维护与预测的全面指南

工业物联网（IIoT）分析：诊断、维护与预测的全面指南

在工业物联网（IIoT）领域，数据分析对于设备的诊断、维护和预测起着至关重要的作用。通过对设备数据的深入分析，我们可以及时发现潜在问题，优化生产流程，提高设备的可靠性和效率。本文将详细介绍IIoT分析的不同类型、技术以及构建和部署分析模型的方法。

1. IIoT分析的类型

IIoT分析主要包括诊断、维护和预测分析，这些分析类型可以帮助我们更好地理解设备的运行状态，提前发现问题并采取相应的措施。
- 诊断分析 ：通过监测设备的标准可操作性，建立数据驱动的模型，并将其与当前数据或特征进行比较。如果差异过大，则发出警报，提示可能存在故障。可以使用简单规则、聚类算法、简单移动平均线或更高级的分析方法，如自动编码器、扩散模型和深度学习模型。
- 预测分析 ：试图回答“未来可能会发生什么？”的问题。使用回归模型或异常检测模型来预测未来可能出现的潜在问题。
- 预后分析 ：在IIoT领域中尤为重要，用于估计一个或多个现有和未来故障模式的故障时间和风险。基于测量数据预测资产或部件的未来退化或损坏以及剩余使用寿命（RUL）。
- 规定性分析 ：询问“我们应该如何应对这些潜在的未来事件？”，预测未来的机会并减轻未来的风险。常见应用是基于状态的维护（CBM）。

2. 不同类型分析的应用场景

分析类型	应用场景