用数据科学释放工业资产维护的真实业务价值

通过预测工业资产状况和维护需求预防故障是巨大挑战。数据科学世界充斥在现实环境中难交付结果的模型。那么，最佳方法是什么？

理论与实践

理论上理论与实践相同。实践中不然。这在将工业资产模型转化为车间可落地洞察、交付改进时最真实。数据科学学术论文可能包含分析展示特定算法如何在百分点上改进另一个，但工厂环境中，穿透嘈杂信号发掘任何模式都是挑战。

这只是有志 DIY 模型开发者必须克服的第一大障碍，若他们希望努力能实现预测性维护或其他业务成果。谁设法开发出能在现实条件下工作的稳健模型，立即面临下一个大问题：有用模型必须部署，不仅开发。

部署自然意味着大规模运行模型。但也意味着提供友好呈现结果的界面，通过让不同群体优先处理警报、收集反馈等满足用户。如果大型工厂有 20,000 台机器人，即使部署用户界面为所有机器人显示交互式图表也远非易事。事实上，DIY 建模者通常发现他们实际在开发自己的应用。这极其资源密集和昂贵。

问询专家

基于这些原因，几乎总是最好与拥有自身数据科学专长和部署支持的专业提供商合作，确保车间用户能轻松获取所需信息。公司可能认为自有定制模型能优于供应商通用算法。但任何差异往往微不足道，且可能被单干的负面因素远远抵消。

例如，Senseye 预测性维护方案 Senseye PdM 使用的模型常与定制模型持平甚至更优。其独特机器学习算法将数据转化为制造资产剩余使用寿命（RUL）准确预测 —— 即预后分析技术。

Senseye PdM 常超预期表现的一个原因：算法将每台机器视为独特 —— 即使同型号。机器起步相同，但随时间因即时环境差异或执行工作不同而表现磨损不同。将每个资产视为具有独特“行为指纹”的个体，大幅提升 Senseye PdM 预后准确度，更好支持生产资产负责团队最大化正常运行时间。

除交付经验证算法的可靠性能，与 Senseye 合作还消除围绕稳健性能、扩展、部署、易用性和安全的所有随附烦恼。

若潜在用户已开发定制模型并想使用，Senseye 可通过 API 集成。即使定制模型本身未集成进 Senseye PdM，方案仍可接受定制模型结果作为有用输入。

但 Senseye 部署自身复杂通用算法更常见。Senseye 数据科学家专注于处理现实世界如其所是、非我们希望的样子，所以模型在极嘈杂数据环境下也极其稳健。

当用户旨在实施预后分析和预测性维护，这种稳健方法在从故障采集数据时尤重要。在可能相对混乱的时刻，从噪音下提取有意义信息至关重要，以便系统识别逼近故障、在资产再次故障前发出警报。

协同共事

即使引入外部专业知识是部署条件监测和预测性维护模型的最资源高效方式，用户在从通用数据模型获取最大价值中扮演重要角色。

首先，部署通用模型总有学习曲线。例如，Senseye PdM 初始 14 天出结果，建立每个资产正常运行条件下独特行为的“指纹”。

客户团队内部专长经验（包括状态监测专家和机械工程师）结合我们技术专家可输入此过程，使 Senseye 能前期配置系统优先处理用户最感兴趣的数据和事件。这加速算法初始学习过程。长期来看，定期反馈机制让算法建立哪些事件趋势对用户重要、哪些无关的图景。这在部署逐渐适应更准确预测每台机器行为的通用模型时很有用。

真实世界成果

做对业务收益极其惊人。Senseye PdM 典型减少非计划机器停机 50%，提升维护人员生产力 55%，提高停机预测准确度 85%。

这些收益用定制算法通常难匹敌，因此强烈推荐卓越方法实现真实世界成果。

通过阅读白皮书《Harness The Power of Prediction"》或尝试我们的 ROI Calculator 了解您如何受益。