在当今工业中，预测性维护是一项至关重要的战略，它能够帮助企业预测设备故障并防止代价高昂的停机。然而，对于流程制造和离散制造来说，选择合适的预测性维护解决方案是至关重要的，因为这两类行业在设备运营和维护方面存在一些不同之处。
流程工业的预测性维护面临一些独特的挑战，我们需要考虑以下几点：
1.数据存在和复杂性
流程工业通常受到严格监管，因此制造商需要投入大量资金来安装传感器并收集数据。由于数据已经存在，寻找能够利用这些数据的解决方案变得非常有意义。此外，流程工业的生产过程更加连续和复杂，一个地方的传感器异常可能意味着其他看似不相关的地方出现故障。因此，需要一种复杂的技术，能够“看到”整个工厂并建立不同部件和流程之间的联系。
2.大量传感器和异常数据
流程工业通常拥有数千个传感器，这使得设备状态的监测更加复杂。由于每个传感器可能出现异常，软件必须能够识别何时整个系统偏离正常状态。这就需要采用机器学习等先进算法来处理大量的异常数据，并准确地预测设备故障。
图. 通过机器学习等算法处理数据（图虫）
3.缺乏历史事件
与离散行业不同，流程工业中往往缺乏足够的历史故障事件来建立准确的预测模型。因此，构建预测性维护解决方案需要更多的复杂性和专业知识，以确保对异常情况和故障进行准确预测。
PreMaint设备数字化平台正是针对流程工业的这些独特需求而设计的。它基于先进的机器学习算法，并添加了工厂知识，以建立综合的工厂模型。通过将认知智能融入数据中，该平台能够提前发现设备异常并发出精确的警报。这些警报通过特定算法处理，并与工厂人员共享，从而实现对设备故障的准确预测，避免代价高昂的停机。
图.设备异常报警（PreMaint）
流程工业对预测性维护解决方案有着特定的需求，而设备数字化平台正是为满足这些需求而打造的先进解决方案。通过合理利用数据和先进算法，该平台为流程工业提供了更智能、更高效的预测性维护，助力企业实现生产的无缝运行与可持续发展。
