什么是智能运维

维护管理系统是一种帮助管理和跟踪维护活动、工作订单和设备历史记录的系统，可以有效地管理维护工作流程，提高维护效率。

智能分析系统利用高级分析和机器学习算法来预测设备故障，并优化维护计划。在实际应用中，智能分析系统可以根据设备运行数据，提前发现潜在故障，从而避免意外停机。

生产流程分析是一种分析生产数据的技术，旨在识别生产瓶颈，并优化生产流程。生产流程分析的运用能够提升企业生产效率，降低运营成本。

RCA是一种识别设备故障根本原因的方法，包括具体的分析技术。通过RCA，企业可以采取有针对性的纠正措施，防止故障再次发生。

预测性维护是一种利用智能传感器监控设备性能，并结合人工智能分析技术预测潜在故障的维护策略。与传统的预防性维护相比，它可以最大限度地减少不必要的维护，提高设备可用性。

预测性维护是智能运维的核心方法。它通过定期或持续监控设备状况，在设备性能下降之前进行维护，从而大大减少了由于故障导致的计划外停机成本。

先进的传感技术如RFID和智能信标等，增强了智能运输系统的能力，包括基于基础设施和车载的传感系统。这些系统可以促进驾驶员安全，并持续监控关键区域内的车辆。结合预测性维护策略和先进的传感系统，可以实现智能运维。

实施有效的预测性维护需要解决几个关键挑战，如捕获正确的数据、确保传感器精度、设置适当的维护警报阈值以及执行正确的数据分析。物联网传感器可以监控设备性能，云服务如亚马逊Comprehend可以提供智能文档处理和见解提取，简化预测性维护解决方案的实施和管理。

在遵循与供应商建议不同的预测性维护计划时，组织还需要考虑法律、合规性和保险义务。通过利用云服务提供的托管功能，组织可以简化这些合规性要求的管理。

在采用SaaS平台时，不同供应商的集成支持、API能力和数据访问或API调用量限制等存在差异，可能带来集成挑战。此外，供应商锁定也是一个问题，企业可能会过度依赖某个供应商的工具和服务，将来切换到其他供应商会很困难。不同供应商的发布周期和更新计划也可能影响集成系统的稳定性和连续性。

开发定制API集成可能很复杂和耗时，需要大量规划、采购物联网设备、运营、维护、分析活动，以及持续改进和管理。对于一些规模较小的企业来说，有效的预测性维护所需的时间、人力和资金可能超出了其承受能力。

在部署预测性维护解决方案之前，需要考虑一些具体挑战，如：采集正确的数据和使用合适的传感器、确保数据的敏感度水平、确保传感器工作正常、设置合理的维护警报阈值、进行正确的预测性维护分析、决定何时执行预防性维护和缺陷检查、将新设备组件集成到预测性维护系统中等。

传统运维主要关注IT基础设施的运行状态，如服务器、网络、应用部署、配置和IT安全等。而智能运维则将监控范围扩展到了物理工业基础设施和机械设备，如管线、机械、能源设备等。这得益于物联网（IoT）和智能传感器的引入，使得实时监控物理工业基础设施成为可能。

传统运维主要依赖人工分析历史数据，事后发现问题并采取补救措施。而智能运维则利用实时数据采集和分析，能够主动监控系统健康状况，预测潜在问题，为一线工作人员提供更好的故障排查和维护决策支持。

传统运维主要采用事后维修的被动模式。而智能运维则可以实现预测性维护，通过对设备状态的实时监控和分析，提前预测故障发生，并采取主动维护措施，避免故障的发生，为企业带来竞争优势。

智能运维尤其适用于拥有大量物联网设备的工业环境，如能源和公用事业运营、采矿运营、复杂机器人和实验室服务等。而传统运维则更多应用于IT基础设施运维领域。