AI 设备智能运维

对于制造业而言，提升竞争力需要以安全稳定、高效智能的生产力为根基。工业设备作为生产制造的关键要素，其连续作业能力与维护策略息息相关。然而，无论是周期性维护还是基于状态的监测，都需要大量人员的监视，并且无法有效避免设备由于设备劣化导致非计划停机的风险。如今，伴随人工智能、机器学习、工业物联网等先进技术的融合发展，基于数据驱动的预测性维护逐渐成为现代工业主流的智能化设备运维方式，帮助企业降低维护工业资产的成本与时间，保障安全生产。

AI+预测性维护解决方案，引领设备运维智能化发展

如何在设备潜在故障发生点至功能故障发生点区间找到最佳维护平衡点，是企业应用预测性维护的核心诉求。依托在工业自动化领域深厚的技术积淀和丰富的故障诊断经验，施耐德电气预测性维护解决方案引入了先进AI算法，并预置诊断知识库，提供涵盖AVEVA Predictive Analytics预测性维护系统、EcoStruxure™ PMA预测性维护顾问在内的整体解决方案，帮助行业用户深挖数据价值，实现设备智能运维。