应用场景1：资产性能管理 。大型高端制造都有关键的大型设备，这些设备在连续生产过程中的停机风险，会造成很大影响 。普遍来说，进行有效设备维护的策略有：一是被动式维护，就是坏了再修，这种维护成本最高；二是预防性维修，为了避免被动维修引起的设备停机停产，现阶段采用较多的是预防性维修，也就是定期保养；三是视情况维修或基于状态维修，因为前两种的成本相对比较高，因此采用振动分析、红外、超声等检测仪器，对关键设备进行相应的判决和检测，基于检测的结果决定是否要维修，提前修还是推后修；四是预测维修，基于海量数据分析对设备的实时状态做评估，再决定是否要维修；第五，RCM或基于风险评估，结合实时数据对设备保养策略的一系列计算，得到基于风险管控的维护策略，实现更精准的维护 。
目前GE和Uptake已经做到了基于可靠性的维修或基于风险维护的完整策略 。现在的问题是：一，无法实现实时的判决和诊断，无法根据动态的工况进行调整；二，无法实现精确的故障定位，无法实现精确的指标计算；三，无法实现精确的寿命预测，无法实现预测性维护；四，无法积累、优化和复制专家经验，无法实现知识的自我学习和进化 。
资产性能管理系统主要涉及三方面：一是数据，即机器的实时数据、历史维护记录、失效记录、产品手册等；二是机理，像FMEA、控制理论等基本的工业模型；三是数据分析，变点检测、时序预测、聚类回归、机器学习、神经网络等结合在一起，才能产生一个相对完整的设备资产管理系统，实现实时监测、故障诊断预测、可靠性管理等一系列功能，最终目标是降低停机概率、降低运营风险、实现更快的响应能力 。
怎么利用数据分析实现资产的高效性能分析呢？主要还是利用机器的数据 。基于机器的历史数据可以构建不同状态下的历史数据样本，开发各类故障的特征模型，与当前传感器数据进行对比，从而对当前的设备进行实时的健康评估 。基于历史数据也可以构建性能预测指标，通过对比指标就可以知道设备未来在什么时间可能会出问题，可以计算剩余寿命以优化维护策略 。
【树根互联技术有限公司,工业互联网平台树根互联启动上市辅导】应用场景2：运营性能管理 。在工业生产过程中有很多设备都产生数据，像工艺数据、质量数据、维护数据等，都可以通过工业互联网平台采集出来，做工艺参数优化、良率优化、虚拟量测、关键指标建模、燃烧环保优化、能源管理等一系列分析 。通过实时采集生产过程中设备、工艺、质检、环保、环节数据，结合数据挖掘和人工智能分析，可以实现生产工艺、品质还有运营效率全方面的优化 。
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