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资产状态和运营效率

利用先进的分析技术进行潜在故障的识别和预测,可以提高能源生成的效率并降低风险。机器学习等算法现在在可再生能源控制系统中得到了广泛应用。这类设施的特点是有大量传感器向SCADA系统(监控和数据采集系统)提供数据,通常这些系统都非常复杂,包括控制界面和客户界面(例如,工厂的所有者、分配电网管理员等)。功率和能量生产是由SCADA管理的两个最重要的变量。作为主要的系统性能输出,它们可以通过数据挖掘技术来控制系统故障,因为大多数系统故障直接影响输出功率和能量生产效率

  • 2024-06-08
  • 阅读390

资产健康指数和生命周期成本

资产健康指数(AHI)是一种资产评分,以某种方式设计,以反映或表征资产的状态,从而反映其在组织确定的角色方面的表现[1]。AHI代表了量化复杂资产总体健康状况的实用方法。对于简单的评估,CBM技术可以精确估计具有定义和特定故障模式的特定资产的状态。然而,大多数这些资产由多个子系统组成,每个子系统可以由多种退化和故障模式表征。从纯理论的角度来看,组成系统的每个项目的每个故障模式都可以建模和估计。

  • 2024-06-08
  • 阅读579

预防性维护和预测

根据EN 13306(2001)标准,维护可以定义为“在物品生命周期内进行的所有技术、行政和管理行动的组合,旨在保持或恢复物品的状态,使其能够执行所需功能”。这也包括一系列故障排除、维修、控制和验证物理设备的行动,并应有助于改进工业流程。从传统观点来看,维护功能保证了设备的可靠性特性,特别是其可用性。因此,整体上它旨在理解故障机制并据此采取行动,以确保系统(物品)能够执行其设计功能。然而,维护功能的使命已不仅限于确保“物品服务”的实施。在质量、安全和成本方面出现了不同的要求,在过去的20年里,维护功能的挑战和职权发生了变化。

  • 2024-06-08
  • 阅读398

预测性维护-预测与剩余使用寿命(RUL)估算

在文献中,“预测”一词有多种定义。不同的定义主要来源于作者的职业背景和应用敏感度。然而,尽管没有完全的共识,预测可以按照ISO委员会的建议进行定义:

  • 2024-06-08
  • 阅读435

预测性维护-从数据到决策:PHM过程

工业监控和维护涉及多个业务流程,目的是以最低成本保持系统的运行状态。因此,我们经常谈到故障检测、故障诊断、控制和/或缓解措施的选择(预防性或纠正性),以及这些措施随时间的规划。这些步骤比喻性地对应于首先“感知”某些现象,然后“理解”这些现象,最后“采取行动”来应对这些现象。正如我们已经提到的,另一种方法(互补但不排他)并不是事后理解刚刚表现出来的现象(故障),而是尝试预见它们的发生,以便采取相应的保护措施。这就是“故障预测”的目标。“检测”、“诊断”和“预测”过程的相对位置如图1.5a所示

  • 2024-06-14
  • 阅读404

预测性维护-从系统到数据(01)

本章描述了一种获取监控数据的一般方法,这些数据代表了退化机制,是PHM应用所必需的(图2.1)。

  • 2024-06-08
  • 阅读414

预测性维护-从系统到数据(02)

已经定义了需要监测的关键组件和物理参数,信号的采集、存储和预处理构成了所提出方法的第三步(见图2.1)。它提供了可靠且准备好供不同 PHM 模块处理的数据。通常,这一步骤由采集过程执行,其结构示例如图2.3所示

  • 2024-06-08
  • 阅读331

预测性维护-从系统到数据(03)

本章描述的方法已经在许多不同类型的系统中应用,特别是在铁路和精密机床领域。为了说明这一方法,让我们以客运列车作为案例研究。

  • 2024-06-08
  • 阅读306
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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