智能制造是當下比較流行的詞語，而國內做智能制造的企業很多，比如開運聯合

回看政策，智能制造領域是“中國制造2025”的主攻方向，在《“十三五”國家科技創新規劃》中，智能制造也是重點領域。數據顯示，2015年，我國智能制造產值在1萬億元左右，2020年有望超過3萬億元，年復合增長率約20%。此次新區的設立，更是意在助推智能制造的增長。

如何做到？

基于大數據的PHM,即故障預測與健康管理技術是實現從“制造大國”到“制造強國”產業升級的關鍵技術之一。

最近十年，物聯網把所有的一切都連接起來了，物聯網設備中的傳感器會產生前所未有的海量數據，但是這些數據沒有被好好利用，如何捆綁大數據、智能維護成為新的挑戰。

而大數據驅動的PHM，在充分利用機組海量數據的基礎上，通過機器學習、深度學習等智能建模技術，可實現運行設備的特征提取、故障預警以及故障模式挖掘與匹配，從而預測從關鍵設備到電網等各種對象的故障。

展開來說，在工業生產制造領域以及各類動態或者靜態運行系統如飛機、列車、道路、橋梁等體系中，通過對復雜的設備和部件的運行狀態數據進行監控和分析，就可以實時、準確、全面的掌控設備健康度。如果可以對這些設備的運行進行全維度的監測和預警，就可以在設備發生故障前作出精準的分析預測，提前自動發出維修維護建議，確保每個設備安全可靠、持續運行，這就是工業大數據的設備健康管理。

重型工業才是PHM的用武之地？

尤其是在石油化工、金屬冶煉、裝備制造等重工業領域，生產裝置規模龐大，屬于重資產生產領域，特別針對流程化制造模式，必須確保整個生產裝置的持續運轉和生產的安全可靠。因此，設備健康管理在這些領域更為重要，可以說重型工業才是PHM的用武之地。

可以想象，在智能工廠里，人、機器和資源如同在一個社交網絡里自然地相互溝通協作，生產設備和裝置能夠自我診斷和維護；在生產運行過程中，各類設備和裝置將以最佳狀態和最高效的方式運行；在發生故障前，系統自動感知、自動預測、自助維護，實現成本、效能、環保、客戶個性化生產需求的極大滿足。

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