针对自动化设备的数据采集、广泛链接5G网络组网以及设备预测性维护的研究

在传统上，工业设施主要依赖于被动维护策略，即在设备出现故障后再进行处理。这种方法往往会导致计划外停机、维护成本增加以及潜在的安全风险。预测性维护通过实时监测设备的运行状态和性能，提前发现潜在的故障和问题，从而进行及时的维护和修复，避免了设备故障对生产造成的影响。老旧设备难以满足现代化生产对设备高可靠性和持续运行的需求，亟需研究面向高价值设备的智能预测性维护技术。

目前，加工制造领域的关键生产设备预测性维护面临着复杂的技术瓶颈和挑战：

尤其在

1）缺乏通用预测性维护数据采集终端，不同厂家不同设备的适配性工作量大；

2）许多企业的基础数据还缺乏积累，比如设备基本的巡点检、维护保养、故障分析记录，都还是散落在各种纸张、电子表格中，设备缺乏数字化档案，基本维护保养数据、备件更换记录、故障和修理数据，包括设备的故障特征数据还没有结构化的积累，就不可能实现模型的训练和验证；

3） 数据采集和分析系统不完善，许多已有的技术方案单纯依赖数据分析路径而忽略了设备工程师现有专业知识和经验的融入，光靠数学和AI算法容易走入统计陷阱，只是得到了相关性，不容易得出可解释、可预测的因果性模型，因此无法有效整合和利用设备运行数据进行预测性维护决策。

针对上述问题，技术攻关方向如下：

1. 数据收集：设计通用数据采集工业互联网终端。针对生产制造企业中的关键生产设备的常用数据采集点位，对设备关键运行参数进行实时采集，实现数据源头的高灵敏度感知。通过对这些数据进行实时监控，可以发现设备的异常情况，为预测性维护提供依据。

2. 数据分析：开发适用于关键生产设备的预测性维护算法，结合机器学习和深度学习技术，提高故障预测的准确性。

通过上述技术创新，期望实现以下主要技术指标参数（至少实现其中2个）：

1. 预测准确性：设备故障预测准确率不低于85%，预警时间提前24小时以上。

2. 系统响应性能：在边缘计算设备（如ARM Cortex-A7处理器、嵌入式Linux系统的设备）上，数据采集频率≤5s，分析处理延迟≤10s。

3. 维护效率提升：通过预测性维护，将设备平均停机时间减少10%。