預(yù)測(cè)性維護(hù)使用傳感器和軟件系統(tǒng)來(lái)執(zhí)行自動(dòng)數(shù)據(jù)分析，以查明最有可能發(fā)生問(wèn)題的位置。

這么多權(quán)威人士、政治家和政策專(zhuān)家不可避免地將我們公共工程的現(xiàn)狀稱(chēng)為“搖搖欲墜的基礎(chǔ)設(shè)施”，這是有充分理由的。這是由于基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)代化項(xiàng)目一直缺乏規(guī)劃和預(yù)算。

大多數(shù)基礎(chǔ)設(shè)施問(wèn)題、交通故障和橋梁倒塌的根本原因可以追溯到監(jiān)督和維護(hù)不足。例如，北加州的太平洋天然氣與電力公司最近透露，它認(rèn)為其老化的設(shè)備是該州歷史上最致命的野火的導(dǎo)火索，由于其不斷增加的負(fù)債，這增加了該公用事業(yè)公司進(jìn)入破產(chǎn)程序的壓力。

造成這些問(wèn)題的原因是廣泛而長(zhǎng)期的。人工檢查繁瑣、低效且容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。而且，很多時(shí)候，這種定期檢查是不必要的，因?yàn)橄到y(tǒng)運(yùn)行良好。然而，隨著關(guān)鍵系統(tǒng)的老化和維護(hù)團(tuán)隊(duì)被迫在預(yù)算縮減的情況下做更多事情，可靠的系統(tǒng)性能和高效的運(yùn)營(yíng)變得越來(lái)越重要。性能不佳會(huì)導(dǎo)致代價(jià)高昂的停機(jī)時(shí)間、能源資源浪費(fèi)，最重要的是，還會(huì)導(dǎo)致危險(xiǎn)事故。

現(xiàn)在通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)出現(xiàn)了一種更好的方法，其中傳感器和軟件系統(tǒng)可以提供自動(dòng)數(shù)據(jù)分析，以準(zhǔn)確定位下一個(gè)問(wèn)題最有可能發(fā)生的位置。這樣，可以派出技術(shù)人員及時(shí)主動(dòng)地解決最緊迫的問(wèn)題，而不會(huì)浪費(fèi)寶貴的工時(shí)。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)備的狀況和性能，可以有計(jì)劃地更有效地執(zhí)行必要的干預(yù)和維護(hù)。

在施樂(lè)公司 PARC，我們正在通過(guò)一個(gè)新的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 系統(tǒng)分析平臺(tái)解決這個(gè)問(wèn)題，該平臺(tái)稱(chēng)為 MOXI，是維護(hù)和運(yùn)營(yíng)專(zhuān)家智能的縮寫(xiě)。MOXI 套件結(jié)合了嵌入式傳感、復(fù)雜系統(tǒng)模型和人工智能 (AI) 技術(shù)，以超過(guò) 90% 的準(zhǔn)確率預(yù)測(cè)不利的系統(tǒng)條件，誤報(bào)率可忽略不計(jì)，漏檢率幾乎為零。

MOXI 的 IIoT 系統(tǒng)分析技術(shù)套件由六個(gè)模塊組成，旨在監(jiān)控、管理和優(yōu)化系統(tǒng)性能。這包括傳感、建模、狀況評(píng)估、診斷、預(yù)測(cè)和可操作的建議。實(shí)施 MOXI 模塊后，系統(tǒng)監(jiān)督可以超越性能管理，隨著時(shí)間的推移實(shí)現(xiàn)峰值優(yōu)化，從而節(jié)省能源、維護(hù)和停機(jī)成本，同時(shí)延長(zhǎng)系統(tǒng)的整體壽命。MOXI 可以實(shí)現(xiàn)向真正智能、具有自我意識(shí)的系統(tǒng)的過(guò)渡，從而產(chǎn)生有關(guān)健康、安全和性能的可行見(jiàn)解。

預(yù)測(cè)性維護(hù)如何使東日本鐵路公司受益
。MOXI 平臺(tái)已經(jīng)為位于東京的東日本鐵路公司提供了積極的、真實(shí)的維護(hù)結(jié)果。更為人所知的是 JR-East，日本鐵路平均有 1700 萬(wàn)名乘客乘坐 12,400 列火車(chē)，每天通過(guò) 1,600 多個(gè)車(chē)站。

經(jīng)過(guò)數(shù)十年的大量使用，JR-East 受到基礎(chǔ)設(shè)施老化、維護(hù)資源有限、成本上升和預(yù)算縮減的困擾。所有這些限制因素對(duì) JR-East 保持其列車(chē)的可靠和準(zhǔn)時(shí)運(yùn)行構(gòu)成了越來(lái)越大的挑戰(zhàn)。

PARC 研究人員與 JR-East 的工程師、研發(fā)團(tuán)隊(duì)和維護(hù)技術(shù)人員合作，評(píng)估鐵路最緊迫問(wèn)題區(qū)域的范圍。計(jì)算機(jī)科學(xué)家創(chuàng)建了儀表板模型，收集了 JR-East 最終用戶(hù)的反饋，并開(kāi)始了算法和軟件開(kāi)發(fā)的快速迭代。

最終的解決方案將定制的故障檢測(cè)系統(tǒng)與診斷試驗(yàn)軟件相結(jié)合。先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法現(xiàn)在與基于模型的系統(tǒng)分析一起使用，以維護(hù)火車(chē)門(mén)、軌道和其他重要的鐵路系統(tǒng)。

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)還開(kāi)發(fā)了儀表板來(lái)幫助 JR-East 的工程師可視化和理解他們的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。自 2016 年啟動(dòng)該項(xiàng)目以來(lái)，該預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)為 JR-East 帶來(lái)了極高的真陽(yáng)性率，以及非常低的維護(hù)需求誤報(bào)率。

因此，JR-East 維修專(zhuān)業(yè)人員現(xiàn)在可以檢測(cè)到不利的汽車(chē)和賽道狀況，然后在它們影響騎手安全之前進(jìn)行糾正。這些改進(jìn)使 JR-East 能夠降低運(yùn)營(yíng)成本，同時(shí)保持列車(chē)安全準(zhǔn)時(shí)運(yùn)行。

這項(xiàng)技術(shù)令人興奮的潛力預(yù)計(jì)將是深遠(yuǎn)的。除了解決客運(yùn)和貨運(yùn)鐵路的復(fù)雜問(wèn)題外，預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)應(yīng)該成為維護(hù)橋梁和其他關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、電網(wǎng)系統(tǒng)、制造工廠等的強(qiáng)大應(yīng)用。

Ajay Raghavan 是施樂(lè)公司 PARC系統(tǒng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的戰(zhàn)略執(zhí)行總監(jiān)。他的團(tuán)隊(duì)專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)尖端分析和傳感技術(shù)，以對(duì)廣泛的網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)進(jìn)行可靠、安全和最佳的生命周期管理。他感興趣的應(yīng)用領(lǐng)域包括能源、交通、航空航天、國(guó)防和制造領(lǐng)域的系統(tǒng)。

審核編輯 黃昊宇