什么是智能维修

智能维修系统需要将数据转换为信息和知识，并与远程系统同步决策。这是实现智能维修的基础，确保系统能够获取和处理所需的数据。

智能维修系统内嵌了智能预测算法，用于评估设备性能下降情况，并预测未来性能。这些算法通常基于人工智能技术，能够从历史数据中学习，并对设备未来状态做出预测。

智能维修系统需要软硬件平台运行在线模型，执行数据分析和决策支持。这些平台需要具备足够的计算能力和存储空间，以支持复杂的算法和大量数据处理。

智能维修系统还包括嵌入式产品服务和生命周期信息，用于支持闭环产品设计。这些信息有助于优化产品设计，提高可维护性和可靠性。

智能维修系统的核心是预测性维护解决方案。这些解决方案整合了来自物联网设备的传感器数据、业务运营数据，并应用基于人工智能的分析技术，推导出设备未来状态，从而预测潜在的机器问题。这有助于组织最大化生产时间，提高资产正常运行时间和可靠性。

智能维修需要多个信息系统的协同工作，包括控制系统、生产计划系统、工程产品数据管理系统、企业资源计划（ERP）系统、状况监测系统、维修计划系统（CMMS/EAM）以及资产管理系统。这些系统共同为资产维护提供全面的数据支持。

智能维修基于预测性维护技术，通过持续的成本优先级排序来优化维修活动。预测性维护可以提前发现设备故障隐患，避免突发状况，从而降低维修成本。

智能维修将整个供应链管理操作与资产优化联系起来，确保维修所需的备件、人员等资源可以高效调配，提高维修效率。

智能维修利用了最新的预测智能方法和无线技术，如机器学习、大数据分析等，对设备状态数据进行实时分析和预测，为维修决策提供依据。

智能维修不仅关注内部资产，还可以将维修服务扩展到为客户提供服务，提高客户满意度。

通过数据驱动的机器学习模型，智能维修系统可以预测机械设备的故障风险，从而实现预测性维护。这种维护方式可以避免设备意外停机，最大限度地提高设备的运行时间和可靠性。

在流程设计与创新领域，协作机器人是一个重要的应用场景。协作机器人可以通过学习人工操作员的动作路径，执行相同的任务。智能维修系统可以优化协作机器人的运行，提高生产效率。

智能维修系统需要整合多个信息系统，如控制系统、生产计划系统、工程产品数据管理系统、企业资源计划（ERP）系统、状态监测系统、维护计划系统（CMMS/EAM）以及资产管理系统（PAM）等，构建电子维护基础设施。

通过对运营设备的各种性能指标进行实时监控和分析，智能维修系统可以优化资产的性能表现。当温度、压力或使用率超出设定阈值时，系统可以预测潜在的设备损坏风险，并提前安排维护，从而延长资产的使用寿命。