本文提及的 Qualcomm 产品由 Qualcomm Technologies, Inc. 和/或其子公司提供。
在许多工业环境中，确定资产的当前健康状况仍然需要技术人员将耳朵贴近机器，倾听是否有任何异响。如果听到异响，则表明机器出了问题，或者如果听不到任何声响，则意味着发生了更严重的事情——机器完全停摆。这就是所谓的被动维护。之前我们发过一篇博客文章：《利用智能传感器构建更智能的边缘计算解决方案》，介绍了如何使用智能传感器报告资产健康状况，以及利用阈值触发器进行预定干预。这就是所谓的预防性维护。
本文将探讨使用智能传感器边缘人工智能(AI)的预测性维护模式(PdM)，结合高级分析，通过预测摄像头，评估资产健康状况的方法。
每一种维护模式对资产正常运行时间和整体设备效率 (OEE) 有着不同的影响，具体如下图所示。
维护模式
为何预测性维护如此重要？
预测性维护有助于防止计划外被动维护，避免过度进行预防性维护。另外，也使得维护频率超级高效，而因此获得的洞察可以为运营提供价值，比如：
- 减少意外事故的发生次数，提高可靠性；
- 在改善安全性的同时增加生产时间；以及
- 降低运营和维护成本。
那如何实现呢？
各种技术的融合使预测性维护成为可能——机器学习模型、智能传感器和连接性方面的技术进步。
机器学习模型：工业设备的数据如此之多、速度如此之快，要对此做有意义的分析不是一件简单的任务。然而，我们可以利用历史数据和实时数据，训练机器学习模型：
- 通过识别机器部件的异常行为或模式，检测异常情况；
- 在故障引发停机之前作出预测；以及
- 预测组件和系统的剩余使用寿命 (RUL)。
智能传感器：智能传感器的进步使得预测性维护的功能更加强大。例如，配备板载矢量处理的传感器（例如，我们骁龙SoC上的Qualcomm Adreno GPU和Qualcomm Hexagon DSP）可以在视觉检查期间执行计算机视觉推理，以发现不易察觉的缺陷。外部的不规则可能表明内部有更为严重的缺陷，应该执行检查。
连接性：智能传感器SoC现在可以包括一系列连接选项，包括LPWA、LoRa和NB-IoT。连接性方面的进步使我们可以使用实时数据，创建物理实体的动态数字副本，即数字孪生.有了这些副本，就可以在对故障预测作出基于模型的决策之后，进行虚拟测试，然后再加以落实。
预测性维护的优势和实例
通过分析过去预测未来，预测性维护可以帮助降低成本，提高生产力，延长设备使用寿命，改善使用场景中的安全性，例如：
- 检测异常：对飞机机身进行视觉检查，GPU或专业DSP（例如，Hexagon）擅长基于图像分类的分析所需的矢量处理，可以识别裂缝。识别出这种不规则可能表明内部存在更严重的缺陷，应作进一步检查。
- 预测机器故障：在嘈杂的工厂环境中，关注某一个资产是具有挑战性的。深度学习和DSP使用降噪算法执行振动分析，可以识别并预测单个资产的故障。
- 估计剩余使用寿命(RUL)：对于包含多个关键部件的远程设备（如风力涡轮机），边缘连接和传感器融合等功能提供阈值分析，确定设备的剩余使用寿命。
Qualcomm 优势网络成员正在使预测性维护变得更加简单
从零开始实施预测性维护可能是一项挑战，但是，今天的开发者可以选择以“盒装数据科学”的方式，使用自动化预测性维护软件。Qualcomm优势网络成员 Qeexo，开发出了AutoML——完全自动化的端到端机器学习(ML)平台。他们有一篇文章：“检测机器数据异常”，其中介绍了如何构建机器振动数据异常检测的ML模型。
结语
每年，工业制造商因计划外停机而造成的损失高达500亿美元，而维护费用占到总生产成本的15%-40%。这些数据也解释了为什么预测性维护会成为工业4.0时代热议的话题之一，以及为什么智慧建筑技术已经准备就绪，可以部署IIoT创新解决方案。
准备好实施预测性维护了吗？我们的应用程序处理器适合嵌入到各种物联网和边缘用例中。您可以浏览哪款应用程序处理器适合您页面，上面列举了部分解决方案。此外，我们还提供多种工具和资源，与我们使用了骁龙SoC核心特性的物联网解决方案配合使用，例如：
- Qualcomm神经处理SDK：有助于节约时间和精力，优化经过训练的神经网络的性能。
- Qualcomm计算机视觉SDK：将新的用户体验添加到基于摄像头的应用中，包含一个示例应用，帮助启动开发。
- Qualcomm机器视觉SDK：提供尖端计算机视觉算法。
- 人工智能模型效率工具包(AIMET)：一个简单的库插件，人工智能开发者可以使用它来实现突破性的模型效率性能。该项目是开源的，放在GitHub上，以促进人工智能主要研究人员之间的合作。
有关其他资源，请查看我们的设备边缘人工智能开发者指南。如果您希望将5G专业技术与物联网、工业用例和边缘计算相结合，那么可以关注一下我们发布的针对物联网行业的新处理器和平台的公告。
骁龙、Qualcomm 神经处理、Qualcomm Hexagon、Qualcomm Adreno、Qualcomm 机器机视觉SDK，和Qualcomm 计算机视觉 SDK是Qualcomm Technologies, Inc.和/或其子公司的产品。
AIMET 是 Qualcomm Innovation Center的产品。
Qualcomm Advantage Network 是 Qualcomm Technologies, Inc.和/或其子公司开展的计划。
