本文转载自：Arm 社区
关键泵机突然停转、电线在工作时断裂或组件损耗殆尽，这些情况不仅会导致生产暂停，而且会增加生产成本。在智能工厂中，这些计划外的设备故障会使运营陷入停滞，造成高昂损失。而预测性维护则能改变这一局面，通过利用人工智能 (AI) 技术和实时传感器数据，能够在故障发生前准确预警。不仅能大幅缩短停机时间、降低维护成本，更能确保机器性能始终处于最佳状态。
在制造行业，意外的设备故障可能会带来巨大的财务损失。据 2024 年西门子的一份报告指出，世界 500 强公司每年因计划外停机损失预估高达 1.4 万亿美元。传统的被动维修或定期检修等维护策略，往往难以有效防范此类生产中断。
预测性维护利用 AI 和机器学习算法来分析机器内嵌传感器中的数据。通过监测振动、温度和压力等变量，这些系统有助于识别潜在故障。借助该方法，工厂可以适时安排维护，减少不必要的检修并预防意外故障。
Arm 合作伙伴之一 Neuton.AI 为智能工厂的预测性维护提供了成功的实践案例。在其无代码 TinyML 平台上，开发者能够开发出紧凑高效的机器学习模型，即便在资源受限的微控制器上也能流畅运行。这些模型可以实时处理传感器数据，有助于对异常和潜在故障的即时检测。
例如，Neuton.AI 可利用其平台监控压缩机水泵。通过分析传感器数据，系统可以预测泵可能在何时发生故障，从而实现及时维护，避免成本高昂的停机事件。
减少停机时间：在故障发生前预测故障，有助于主动安排维护，从而尽可能减少计划外停机事件。
节省成本：针对性的维护可减少不必要的检修，并延长设备使用寿命，从而显著降低成本。
提高安全性：尽早检测潜在故障有助于预防事故发生，营造更可靠的工作环境。
提升效率：实时监测和维护计划可优化生产流程，提高整体效率。
为实现预测性维护，需将 AI 和传感器技术集成到现有系统中。Neuton.AI 的 TinyML 等平台提供易于获取的解决方案，无需深厚的编程背景即可快速上手，各种规模的设施都能实现预测性维护。制造商可以从关键设备着手，然后逐步扩展应用范围，过渡到更具前瞻性的维护策略。
随着智能工厂持续演进，预测性维护将成为保障运营效率和竞争力的关键。将 AI 与机器学习集成到维护策略，不仅可以避免成本高昂的停机，更将推动全自动维护系统的实现。立即部署这些技术，为未来的智能工厂奠定基石。
Arm 高能效、高性能的处理器是在边缘侧实现预测性维护的核心。Neuton.AI 等解决方案使用了基于 Arm® 架构的微控制器和 NPU，可支持 TinyML 模型和实时数据处理，这使得智能工厂能够分析端侧传感器数据。这种方法减少了延迟，降低了对云端处理的依赖性，并增强了可靠性，不仅使预测性维护能更快速地进行，而且更具可扩展性和成本效益。
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