随着科技的不断发展，物联网技术已经深入到农业生产的各个领域，特别是在“三夏”时节的麦收工作中，物联网科技的应用更是发挥了巨大的作用。通过智能化的设备和系统，物联网不仅提高了麦收的效率，还确保了粮食的质量和安全，为农民带来了实实在在的好处。智能监测，精准预测收获期物联网技术通过在田间部署各类传感器，如温湿度传感器、土壤水分传感器等，实时监测小麦生长环境的各项指标，收集并分析数据，准确预测小麦的成熟期。农民不再依赖经验判断，而是依据科学数据决定最佳收割时间，既避免了过早收割导致的产量损失，也防止了因收割延迟而引起的籽粒脱落或霉变，确保了小麦的最佳品质和最大产量。远程监控，优化资源配置利用物联网平台，农场管理者可以远程监控麦田状况和收割机的工作状态，实现对农机设备的高效调度。当某一区域的小麦达到最佳收割状态时，系统自动通知最近的收割团队前往作业，减少了空驶时间和资源浪费。同时，通过分析历史数据和实时信息，物联网技术还能帮助预测收割高峰期的需求，提前规划农机维修保养和燃料补给，保证收割工作的连续性和效率。精准农业，提高作物产量物联网与大数据、人工智能的深度融合，使得精准农业成为可能。通过对海量数据的分析，系统能够为每一块田地提供个性化的施肥、灌溉建议，优化小麦生长环境，提升作物品质和产量。在收割过程中，智能收割机能够根据小麦成熟度和密度调整收割速度和割台高度，减少损失率，实现精细化收割。病虫害预警，保障粮食安全物联网技术还应用于病虫害的早期预警系统中。通过安装在田间的高清摄像头和特定的生物传感器，实时监测作物健康状况，一旦发现病虫害迹象，立即触发预警，及时采取防治措施，有效控制病虫害扩散，减少化学农药使用，保障粮食安全和生态环境。在“三夏”时节的繁忙麦收中，物联网科技的应用如同一场及时雨，为农业生产注入了强大的科技力量。它不仅提升了农业生产的智能化水平，还促进了资源的合理配置和环境的可持续保护，为保障国家粮食安全、推动农业现代化进程贡献了重要力量。

近日，有网友反映购买今**桶装方便面后，在扫描包装上标注的“百分之百中奖”二维码时，意外被开通了中国移动的流量包、付费会员等收费服务。这一事件再次引发了公众对于物联网技术下手机安全问题的关注。在物联网技术日益普及的今天，如何有效防范手机被恶意开通下载收费，成为了亟待解决的问题。防范策略与建议一、设备认证技术设备认证技术是物联网安全中的基础技术之一。在物联网环境中，每个设备都应该具有独特的身份标识，并通过严格的认证流程来确认其合法性。例如，使用公钥基础设施（PKI）来分发和管理设备的数字证书，可以确保设备之间的通信是安全可靠的。对于扫描二维码的情况，可以设计一个设备认证系统，使得只有在经过认证的设备和应用中，用户才能扫描并信任二维码。二、数据加密技术数据加密技术是保护数据在传输和存储过程中不被窃取或篡改的关键技术。在物联网环境中，数据可能会通过各种无线信道进行传输，因此必须采用强大的加密算法来保护数据的安全性。对于二维码中的信息，可以使用加密技术对其进行保护，以防止黑客截获并篡改信息。此外，在传输敏感数据时，如用户的个人信息、支付密码等，应使用端到端加密技术，确保数据在传输过程中的安全性。三、访问控制技术访问控制技术可以限制对物联网设备和数据的访问权限，防止未经授权的访问和操作。在物联网环境中，可以实施基于角色的访问控制（RBAC）策略，根据用户的角色和权限来限制其对设备和数据的访问。例如，对于扫描二维码的功能，可以限制只有经过授权的用户才能使用，并且只能访问经过验证的二维码信息。四、安全审计和日志记录安全审计和日志记录技术可以帮助我们追踪和监控物联网环境中的安全事件，以便及时发现和处理安全问题。在物联网系统中，应实施全面的安全审计和日志记录策略，记录所有设备和用户的操作行为，以便在发生安全事件时进行追溯和分析。例如，可以记录用户扫描二维码的时间、地点、设备信息以及二维码的内容等，以便在发生恶意开通下载收费等安全事件时进行追踪和分析。五、持续更新和维护物联网设备和系统需要定期更新和维护以保持其安全性。随着新的安全漏洞和攻击手段的出现，我们需要及时更新设备和系统的安全补丁和固件来防止被攻击。此外，我们还需要定期评估物联网系统的安全性，并根据评估结果进行相应的安全加固和优化。​今**泡面事件再次敲响了物联网时代安全警钟，提醒我们享受技术便利的同时，必须强化自我保护意识，共同构筑牢固的安全防线。应用物联网安全技术可以有效地防范手机被恶意开通下载收费等安全问题。通过设备认证、数据加密、访问控制、安全审计和日志记录以及持续更新和维护等技术手段，我们可以构建一个安全可靠的物联网环境，保护用户的隐私和财产安全。

随着2024年5月5日国家空间天气监测预警中心发布的太阳耀斑黄色预警，我们再次意识到太阳活动对地球技术系统的潜在威胁。据了解，该事件发生时我国处于白天，耀斑对我国上空电离层产生了影响。预计未来三天，仍有可能爆发M级甚至X级以上耀斑。太阳耀斑是太阳表面发生的一种剧烈爆发现象，能够释放出大量的辐射能量，对地球上的电离层产生影响，进而干扰无线电通信、卫星导航等关键技术。在这样的背景下，物联网科技作为一种新兴的技术手段，其在降低太阳耀斑爆发影响方面发挥着重要作用。首先。物联网科技通过将传感器、设备和机器连接起来，实现了数据的实时收集与分析，为预测和应对太阳耀斑提供了新的解决方案。例如，物联网可以通过部署在地面和太空中的传感器网络实时监控太阳活动，这些数据随后被传输至数据中心进行分析，以预测可能的太阳耀斑事件。通过这种方式，物联网技术能够在太阳耀斑发生前提供预警，从而使得相关部门能够提前采取措施，比如调整卫星运行轨道，避免受到辐射的直接影响。此外，物联网还能够增强现有通信网络的韧性。在太阳耀斑期间，传统的无线电通信可能会受到干扰，而物联网设备可以通过多种通信协议和频段进行数据传输，这样即使某些频段受到影响，其他频段仍然可以保持通信的稳定。这种多路径传输能力显著提高了通信系统的可靠性。再者，物联网技术还可以辅助电力系统的稳定运行。太阳耀斑可能导致电力线路中的电流异常，物联网系统中的智能电网可以通过实时监控电流和电压的变化，快速定位问题区域，并自动调整电力分配，以避免大规模的电力中断。最后，物联网技术在灾害响应和恢复中也扮演着关键角色。在太阳耀斑引发的紧急情况下，物联网设备可以帮助救援团队实时获取受影响区域的信息，优化救援路径和资源分配，加快恢复正常状态的速度。值得注意的是，地磁暴的确会对电子通信产品产生一定影响，但对普通人的身体健康几乎没有影响。清华大学天文系副教授蔡峥表示，目前，磁暴对人体直接健康影响的研究仍在进行中，但有理论认为强烈的地磁活动可能会影响动物的迁徙和导航能力。更多的影响可能是对在国际空间站等环境中工作的宇航员，磁暴期间的辐射增加可能对宇航员有安全问题，通常需要采取额外的防护措施。物联网科技通过其高度的互联性、实时性和智能化，为我们在太阳耀斑等空间天气事件面前提供了强有力的技术支持。通过这些先进的技术手段，我们不仅能够更好地预测和应对太阳耀斑，还能够最小化其对我们日常生活和经济活动的影响。

近日，加拿大温哥华国际机场上演了一场令人惊叹的空中奇迹，一架波音777客机在起飞后不久，竟遭遇闪电击中，机身在刹那间被璀璨的蓝光所笼罩。飞行学员韦斯特在机场附近观察飞机的课余时间里，恰好记录到了这一壮观瞬间！幸运的是，得益于现代航空技术的精湛，飞机似乎毫发无损，继续稳定爬升，最终安全抵达目的地。这一事件不仅展示了飞机的强大抗压能力，也凸显了盈电物联网技术在保护飞机高空形势安全方面所扮演的重要角色。物联网技术，通过无线通信和网络连接，实现了物体与物体之间的信息交换和智能控制。在航空领域，物联网技术的应用已经深入到飞机的设计、制造、运营和维护的各个环节，为飞行安全提供了有力保障。在飞机设计阶段，物联网技术就参与到飞机结构的优化和材料选择中。通过传感器和数据分析，设计师可以精确掌握飞机在各种极端天气条件下的性能表现，从而针对性地增强飞机的抗雷击能力。这次温哥华国际机场的波音777客机能够成功抵御闪电的袭击，就得益于这种先进的设计理念。在飞机运营阶段，物联网技术更是发挥着不可替代的作用。通过安装在飞机上的各种传感器，可以实时监测飞机的飞行状态、机械性能以及外部环境的变化。当遭遇闪电等极端天气时，这些传感器能够迅速捕捉到相关信息，并通过无线网络传输到地面控制中心。控制中心可以根据实时数据对飞机进行远程监控和诊断，及时采取必要的措施，确保飞行安全。此外，物联网技术还在维护方面发挥着重要作用。通过收集和分析飞机运营过程中的数据，可以预测飞机可能出现的故障，提前进行维护和保养，避免事故的发生。这种基于数据的预防性维护方式，大大提高了飞机的安全性和可靠性。温哥华国际机场的这次空中奇迹，不仅展示了现代航空技术的强大实力，也让我们看到了物联网技术在守护高空安全方面的巨大潜力。随着物联网技术的不断发展和完善，相信未来我们的飞行将更加安全、舒适和高效。

近日，科技界爆出重磅新闻，苹果公司历经十年磨砺、投入10亿多资金的电动汽车项目最终宣告终止。消息一出小米创始人雷军直言表示非常震惊。而理想汽车创始人李想则敏锐地指出，汽车行业的电动化转型仅仅是“上半场”，真正的决战在于人工智能的应用与发展。苹果造车计划的转折点苹果公司在其“泰坦”项目中倾注了大量资源和精力，致力于打造一款集创新设计、自动驾驶技术于一体的高端电动汽车。然而，在经历了一系列战略调整和技术挑战后，苹果选择将部分团队转向AI领域的深耕，预示着公司将重心转移到了智能驾驶及车载软件系统的开发上。智能汽车：从电动化到智能化李想的观点精准揭示了汽车产业演进的新趋势——电动化仅是汽车业变革的初级阶段，即所谓的“上半场”。随着电池技术的突破、充电设施的普及和完善，电动车已逐渐成为主流发展趋势。然而，真正定义未来汽车行业竞争力的将是汽车的智能化程度，即通过物联网、大数据、人工智能等前沿技术实现车辆的高度自主驾驶、人车交互优化以及车辆间协同能力的提升。物联网技术的核心在于实现设备的互联互通，对于汽车行业而言，这意味着车辆不再仅仅是一个交通工具，而是成为一个能够收集数据、分析信息并与外界智能互动的平台。从智能导航到自动驾驶，从车辆状态监控到远程控制，盈电科技物联网的应用正在逐步改变我们对汽车的认知和使用方式。智能驾驶体验：通过车联网技术，汽车能够实时接收交通信息，预警危险情况，提供最优路线建议，并根据驾驶者行为自动调整车内环境（如灯光、音乐等），提升驾驶体验。预防性维护：利用传感器收集的数据分析汽车各部件的使用状况，预测潜在故障，提前提醒车主进行保养或维修，降低突发故障的风险。车辆安全系统：物联网技术可以增强车辆的防盗、防碰撞和紧急救援功能。例如，在发生碰撞时自动联系紧急服务，或者在车辆被盗时追踪其位置。能效管理：通过分析行驶数据和环境信息，优化动力系统的工作模式，提高燃油效率或电能利用效率，减少能源消耗。互联共享：汽车成为移动的数据中心，与家庭、城市基础设施等其他设备互联，实现资源共享，比如在回家途中控制家中的温度、照明等。然而，物联网在汽车行业的应用也面临着挑战。数据安全和隐私保护是物联网普遍存在的问题，同时，智能化程度的提高也需要相应的法律法规来规范。除此以外，技术的普及和成本的降低也是推动物联网在汽车行业广泛应用的关键因素。尽管苹果的电动汽车计划暂时搁浅，但这并不意味着汽车行业的智能化发展会停滞不前。相反，随着物联网技术的不断成熟和人工智能的深入应用，汽车行业将迎来更加智能、互联的新时代。未来的汽车将不仅仅是一种出行工具，更将成为人们生活中不可或缺的智能伙伴。

我什么都不会，有没有人教我。

近日，中国工程院院士、国家智能制造专家委员会主任李培根，联盟执行秘书长、中国电子技术标准化研究院物联网研究中心主任郭楠，中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所所长朱敏在2022世界智能制造大会开幕式上隆重发布《中国智能制造发展研究报告：系统解决方案》，智能工厂、标准化、能力成熟度等研究报告也同时发布。因联科技作为工业互联网领域设备智能运维系统整体解决方案提供商实力入选《中国智能制造发展研究报告：系统解决方案》。基于多年在设备智能运维领域的技术锤炼、数据积累和服务经验，因联科技自主研发的设备在线监测与故障诊断系统为钢铁、石化、水泥、煤炭、汽车等二十多个行业提供了云边端一体化系统解决方案，驱动智能运维服务产业升级，让智能制造为行业客户持续创造价值。《报告》创造价值篇-智能预警预测的设备管理因联科技搭建的云边端一体化系统解决方案是从底层感知端（振动、温度、油液、转速传感器等）、到智能边缘端（有线监测站、无线智能网关、采集云盒等），再到云平台端（工业互联网IoT平台、数据中台、设备机器健康iPHM系统等），可提供机组设备状态监测与故障诊断管理平台解决方案、设备全生命周期管理平台解决方案、基于数字孪生设备监测解决方案，帮助工业企业客户搭建机组设备级、产线级、车间级、工厂级乃至集团级设备数字化资产的统一管理体系。截至目前，因联科技已成功为金隅冀东集团、红狮集团、尧柏集团、中建材集团、宝武集团、鞍钢集团、酒钢集团、陕钢集团、中煤集团、国家能源、中石油、百威啤酒、一汽大众、北京奔驰等国内大中型集团企业提供设备智能运维系统性解决方案。此次入选《报告》，是对因联科技创新能力、技术实力以及创造价值方面的认可和肯定。未来，因联科技将持续聚焦设备智能运维领域，不断加大研发技术投入，帮助工业企业提高生产效率、降低运维成本、保障安全生产、优化生产决策，加速推动制造企业智能化转型升级，为提升制造业数字化和智能化水平贡献力量。党的二十大报告指出，推动制造业高端化、智能化、绿色化，发展智能制造，是建设现代化产业体系，实现高质量发展的内在要求。为了摸清我国智能制造系统解决方案的发展现状，掌握智能制造关键技术应用水平，展望系统解决方案的发展趋势，中国电子技术标准化研究院组织编写《智能制造发展报告：系统解决方案》，报告内容梳理解决方案发展成效，发展现状，描绘了未来技术变革，总结了供应商成长路径，从多个维度分析系统解决方案的发展情况。

kafka全部案例集合见维护宝典：https://support.huawei.com/hedex/hdx.do?docid=EDOC1100222546&lang=zh&idPath=22658044|22662728|22666212|22396131（FusionInsight HD&MRS租户面集群故障案例（6.5.X-8.X）->维护故障类->kafka->常见故障）kafka经典案例、总结、重大问题见下表：经典案例分类序号案例出现频次服务端性能问题1.1Kafka CPU使用率高排查思路及解决方案★★★★1.2异常鉴权信息量大导致集群性能下降（旧版本鉴权）★★1.3使用了与服务端版本不一致的客户端，并且开启了数据压缩★★★★1.4使用了raid方式部署，定期开启PR巡检，导致磁盘IO下降★★★★★topic异常2.1Kafka分区未同步★★★★★2.2Kafka过期数据未老化原因及解决方案★★2.3FusionInsight Kafka删除Topic失败原因及解决方案★★2.4FusionInsight Kafka创建Topic失败原因及解决方案★★★排查手段3.1如何根据strace信息定位异常连接的客户端★★3.2收集kafka-root.log查看每个broker节点的磁盘IO★★★★★3.3检测网络异常的通用方式★★★★★3.4Kafka集群性能的检测方式★★★★★3.5开启kafka-request.log日志，定位生产消费每个阶段的耗时★★★★★最佳实践4.1关于kafka的Producer的粘性分区的坑★★★

转载自：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=183081开天aPaaS已经开始公测了，请小伙伴们积极参与。1      目的和范围1.1         目的通过最佳实践，指导工业相关的技术模型与集成工作台快速集成。1.2         范围本文档适用于使用集成工作台及CauchyMind模型，进行零码开发，实现设备预测性维护的业务人员。2      设计2.1         系统清单系统&接口地址备注集成工作台cid:link_2状态识别模型XXX.XXX.XXX.XXX(IP):XX(端口)/path数据设备故障数据1条、设备健康数据1条备注：最佳实践的状态识别模型的IP为可被公网直接访问的弹性IP3      配置过程3.1         前期准备集成工作台Step1：登录华为云Step2：点击2.1表格中的集成工作台地址Step3：申请公测，申请成功后，页面如下所示：状态识别模型（可以用于设备的故障识别）Step1：完成本机安全配置（此步略），涉及防火墙、安全组、本地防火墙Step2：完成本机调用接口成功，本次实验设计接口如下：URL： http://XXX.XXX.XXX.XXX/api/phm-fault-analyze/{point_id}方法：POSTPath参数：point_id    类型：stringHeader参数：Content-Type：application/json;charset=utf8Body：”value”:”xxxxxxxx”     类型：json返回值：true/false测试数据以下数据为json格式，可将{"value":"XX"},中的XX先复制出来以备后用{"value":"[-1.39505, -1.08961, 2.11103, 1.9968400000000002, 3.78912, 0.9229700000000001, 0.41317000000000004, -1.6149499999999999, -2.90004, -2.03396, -2.18487, 3.36486, 1.74245, 5.61287, 0.2427, 0.17451000000000003, -2.0148, -3.891, -4.00619, -3.40944, -0.6482, 0.64517, 4.09173, 1.8701500000000002, -0.96513, -1.91978, -1.51044, -2.40013, -3.47723, -1.50116, 1.64823, 0.25198000000000004, -2.1983800000000002, -2.91033, -1.8511900000000001, 0.9219600000000001, 3.36465, 2.12697, 2.75701, 3.19802, 2.26476, -0.6944, -2.39811, 0.6155200000000001, 2.49535, 2.56555, 0.62338, 2.06604, 1.5233500000000002, -0.28627, -0.6800700000000001, -2.01561, -0.2669, 1.08436, 0.44524, 0.34599, -1.61172, 0.13053, -1.30628, -1.02283, -2.224, -0.5638700000000001, -0.8793900000000001, -1.6797, 0.63004, 0.14525000000000002, -0.024210000000000002, -0.02542, 1.50015, 0.8727400000000001, -0.05407000000000001, -1.30668, -0.44524, 1.62644, 0.2899, 0.03389, 1.73095, 1.40433, 1.0654, -0.10006000000000001, -0.36798000000000003, 2.67026, 2.31055, 0.29696, -2.3739, -0.63549, -1.2627, -1.59598, -0.52917, -0.03309, 0.9264, -0.13517, 1.99866, -2.30672, -0.41397000000000006, -1.29397, 0.69137, -2.39367, -2.36563, -0.95303, -0.35749000000000003, 2.0725, -0.82815, 0.25298000000000004, -2.35251, -1.01073, 0.22837000000000002, 2.52077, 2.40376, 3.16251, 2.95714, 0.32985000000000003, -1.9102999999999999, -3.33802, -2.74934, 0.43697, 2.53227, 4.28722, 1.85663, 0.20558, -0.5092, -2.03255, -0.9947900000000001, -1.49773, 1.45274, 0.8194800000000001, 1.1116, -1.26694, -2.9325200000000002, -2.46388, -2.75277, 1.59517, 3.59222, 1.60345, 1.8033700000000001, 2.28453, 0.32662, -3.66807, -2.58795, -2.20363, 0.21707, 0.51949, -0.49992000000000003, -0.63448, 0.27154, 0.12165000000000001, -1.19714, 1.16284, 1.42652, 1.8467500000000001, 0.13638, -1.18402, -0.78256, -4.37962, -4.61142, -2.27182, -1.4939, 1.98655, 3.55187, 4.77342, 3.59605, 1.12148, -0.25884, -1.7945, -2.42212, -2.60429, 2.03215, 1.80438, 1.8441200000000002, 2.26637, 0.27941000000000005, 0.07727, 0.57416, 2.7788, 1.19209, 3.98602, 1.0535, 0.56205, -3.05216, -3.4308300000000003, -2.8475900000000003, -1.8205200000000001, 1.01839, 1.7945, 2.77779, 0.18237, 1.23607, -1.79672, -3.00535, -1.7860200000000002, -1.08174, 0.08312000000000001, -2.07209, -1.67184, -1.86914, -1.84069, -1.21126, -1.10817, 0.08756000000000001, -0.23463000000000003, 2.12818, 1.95044, 0.23806000000000002, 0.28809, 0.7240500000000001, 1.06943, -1.2350700000000001, -1.86753, -1.2506, 1.91716, 3.04731, 1.9056600000000001, 1.1927, -0.9506100000000001, -0.7367600000000001, -2.2750500000000002, -3.15343, -1.18503, 0.29031, 0.79708, -0.9744100000000001, -0.8864500000000001, -1.7255, -0.11641000000000001, 0.73858, 0.58303, 2.34364, 0.84086, 1.45517, -0.51222, -2.49858, -2.01117, -1.5054, -1.2387000000000001, 0.27558000000000005, 2.21795, 3.17381, 3.06366, 2.36563, 1.74063, -0.13214, -0.6873400000000001, -0.7295, 1.58045, 2.40678, 2.432, 1.3060800000000001, -0.07969000000000001, -0.7010500000000001, 0.14848, -1.15074, -1.15235, 2.93414, 1.85139, 1.72268, -2.6283000000000003, -1.24757, -3.27851, -2.55506, -3.22465, -0.49951000000000007, 0.579, 0.8473200000000001, 0.83884, -2.42817, -1.82496, -2.58815, 0.52292, 0.7028700000000001, 1.13097, 1.46969, 0.5675, -0.13376000000000002, -2.8837, -1.91857, 0.013110000000000002, 1.71461, 3.8861600000000003, 3.1036, 3.72073, 0.9839, -1.5282]"}3.2          配置连接器Step1：点击创建连接器，选择从空白创建Step2：定义链接器名称，并填写状态识别模型的IP：端口，点击下一步Step3：选择无认证，点击下一步Step4：编辑执行动作，定义执行动作名称以及配置相关参数定义名称配置动作及URL配置主体参数（模型中的body，注意root不要修改，新增子节点即可）配置标题（模型中的Header参数，注意root不要修改，新增子节点即）配置查询路径配置结果并创建连接器3.3         配置流Step1：选择我的流，并创建流Step2：定义流名称、选择手动触发，选择触发事件，并添加执行动作Step3：配置手动触发事件，将Header参数（type）、path参数（pointid）、value（body，在前期准备中描述的需要复制备用的XX）配置好，并点击添加执行动作。Step4：选择自定义，PHM连接器，并选择配置连接器过程中定义的执行动作stateStep5：通过动态内容，配置具体的参数，动态内容的参数为Step3配置的内容，之后点击添加执行动作Step6：添加控制动作，选择控制，执行动作选择条件判断Step7：添加判断条件参数因为模型返回值为true/false，true意味着设备异常；false意味设备正常Step8：添加执行动作，针对不同设备故障预测结果，短信发送至不同的人Step9：至此，完成配置3.4         调试Step1：点击上图的保存并调试，并选择运行Step2：至此，小实验已经完成，收到短信了呢，你们说联轴器1是什么状态呢？

尽管物联网传感器的影响是多方面的，但对于现代公司来说，可能没有什么比预测性维护工具更重要的了。根据德勤（Deloitte）的一份报告，预测企业资产的故障可以将设备正常运行时间增加20%，将生产效率提高25%，并将故障减少70%。除此之外，该研究还发现，预测性维护可以将维护成本降低 25%。这可以成为许多行业的救命稻草，这引发了一个问题，什么是预测性维护，它是如何工作的？什么是预测性维护？预测性维护的最终目标是通过成功预测资产何时发生故障，并仅在需要时进行维护，从而避免代价高昂的停机时间。为此，需要对环境传感器和其他物联网监测装置收集到的数据进行彻底审查和分析，以创建关键任务型设备性能的可操作见解和使用模式。就其本质而言，预测性维护改进了被动式模式，在这些被动式模式中，计划外停机是不可避免的。2015 年 Carbonite 的一项研究估计，小型企业的停机成本可能高达每分钟 427 美元，而大中型公司的成本飙升至每分钟 9,000 美元以上。采用基于时间的维护计划的组织可能能够避免计划外停机，但低效资产维护的成本也可能迅速增加。主要风险是过于频繁地维护资产，导致不必要的支出，用于更换仍然可以使用的资产零件或设备。监测这些相同的资产，并以更高效的计划进行维护，可以比定期维护节省高达12%的费用。它是如何工作的？其核心是，所有预测性维护都是从监测设备的特定条件开始的。这些条件通常基于历史性能数据或设备规格，旨在为资产的最佳性能环境创建一个范围。这就建立了一个监测机制来比较每项资产的当前状况。这些状况通过物联网传感器进行观察，并对数据进行监测，以发现任何可能导致潜在故障的异常行为。预测性维护中使用的传感器种类繁多，其中最常见的是：温度传感器、湿度传感器、运动传感器、声音传感器、光波传感器、电流传感器等。当然，像安全摄像头这样更简单的物联网解决方案也是预测性维护的重要组成部分。能够从远程位置观察资产的任何明显变化，这对于跨地理区域（如输油管道或电力线）用例中的维护工作尤其宝贵。人工智能和物联网解决方案当然，故障并不完全发生在工作时间，因此依靠人眼来监测数百个潜在的预测性维护数据流通常不是最有效的，因此，开发人员采用人工智能来分析资产性能的异常变化。人工智能通常基于历史数据构建的统计模型来从物联网传感器中提取数据，并根据被概述为潜在退化迹象的参数来运行数据，并在满足这些条件时创建通知。为此，人工智能创建了数学模型，将温度和活动等因素编码为简单的数值点。RapidMiner 的数据科学家 Scott Genzer说：“这实际上只不过是我们几十年来一直在做的老式数学模型，不同之处在于，我们现在有计算能力来[处理]大量数据，以找出模式。”最后随着概念的成熟，预计预测性维护将变得更加普遍。Markets and Markets最近的一份报告预测，到2026年，预测性维护市场的估值可能达到159亿美元。这一概念已迅速成为工业 4.0 的一个基本要素，从汽车行业到建筑工地，再到油田，它无所不在。然而，MarketsandMarkets报告指出，政府和国防工业是预测性维护最大的应用领域。

2021年12月7日，由华为云常州工业互联网创新中心、频率探索智能科技江苏有限公司主办，江苏博昊智能科技有限公司协办的预测性维护 重构工业互联网竞争力主题沙龙成功举办， 来自华为云的专家以及20余家常州工业企业高层、技术骨干共同参会。本次活动围绕预测性维护、工业互联网、企业数字化转型等热点话题展开探讨，通过新技术方案分享和思想碰撞，赋能企业新价值。华为政企常州总经理王存在致辞中表示，三年来创新中心依托华为强大的技术能力和丰富的解决方案，以及常州国家高新区管委会的大力支持。聚焦华为行业生态合作伙伴，为传统企业赋能，提升产业效率。未来将与如频率探索这样的优秀常州本地服务商一起，持续为客户创造价值。作为工业互联网IIoT和边缘计算的重要应用之一，预测性维护的发展和未来颇受关注， 频率探索智能科技江苏有限公司CEO孟力带来“小数据”机理+AI内核的预测性维护的技术分享。他表示预测性维护将为传统制造业提升智能制造水平，助力过程工业全面数字化转型，而频率探索的目标就是让每一台机器工作在最佳状态。随后孟力与华为公司预测性维护算法专家、博士翟卉馨、清华大学机械动力学与故障诊断课题组专家、博士后张飞斌、维尔利环保科技集团股份有限公司董事浦燕新、立达（中国）纺织仪器有限公司产品副总裁朱建青四位嘉宾一起展开关于“预测性维护”的圆桌讨论，共话预测性维护行业现状、技术发展和市场趋势等问题。经过两个多小时的分享交流、思想碰撞，此次沙龙活动在意犹未尽中圆满结束。随着先进制造技术、信息技术与智能化技术的高速发展，工业装备的结构日趋复杂，智能运维已成为当前企业实现信息化建设与数字化转型的重要一环。未来创新中心将继续利用自身优势，为企业发展提供新技术、新方案、新思路。本文转载自公众号：常州工业互联网创新中心。原文链接：预测性维护 重构工业互联网竞争力主题沙龙圆满举行

欢迎体验AI预测预防-智慧天车系统，可通过PC端或手机端进行体验~产品详情：https://gde.huawei.com/#/group/ai_detection/ai_prediction_prevention资产下载：https://store.gde.huawei.com/    一、PC端体验（优化中，敬请期待）         1、访问体验环境，在登录框输入体验账号和密码                 2、点击主页左上角的菜单入口，选择“轴承大屏”                3、进入轴承大屏页面，可查看当前天车轴承状态、预测表现等信息               4、点击图中的一个绿色车轮，可以进入详情页面，查看设备实时运行数据。              二、手机端体验        1、使用手机浏览器扫描下图二维码（不可使用微信扫描），下载并安装“铸造天车”客户端                         2、输入账户/密码:13000000002/wse1q23进行登录。（注：8个零）              3、登录后，可查看天车轴承预警列表、设备监测、报表等详情。（在手机中间往左滑可返回）       如对文档有疑问或建议，请向cmepluspro@huawei.com反馈

根据Aberdeen Group进行的一项调查显示，“同类最佳”公司越来越多地利用物联网（IoT）和大数据来实施预测性维护模型，以解决和改善其最大的运营挑战。 我们发现预测性维护可以： ▲将意外停机时间减少到3.5％▲将整体设备效率提高到89%▲将维护成本降低13％▲将资产回报率提高24％ 任何运行机械的行业——制造、运输、楼宇自动化等，都可以从启用预测性维护中受益。与任何其他维护模式相比，预测性维护的价值在于，它使维护和运营决策者能够在资产（设备）发生影响人员、运营或生产的故障之前预测何时需要干预。预测性维护通过收集和分析各种类型数据，提供最高的资产可见性，以提供以下好处： ▲确定关键预测因素并确定结果的可能性。▲通过应用可测量的实时和历史数据来优化决策。▲规划、预算和安排维护维修，合理、及时替换和备件库存。 我们建议遵循以下六个步骤来实现预测性维护： ▲建立预测性维护的业务案例：为成功实现预测性维护，重点应放在影响运营和生产以及管理风险的独特问题上，而且了解企业关注的指标以及需要改进的指标非常重要。考虑以下问题以确定预测性维护项目的关键目标并确保成功： 1、如何将数据驱动的决策集成到现有维护实践中？2、设备故障将如何影响人员、运营或生产成本？停机成本是多少？3、哪些关键设备可能会故障？何时故障？以及为什么会故障？ ▲识别数据源并确定其优先级：资产连网的增加和智能设备的使用可能会产生了大量数据。不需要也不建议处理所有这些数据，相反，开始预测单个设备的故障，重点关注与其具体相关的可用现有数据。 ▲收集选定的数据：选定的数据可能位于不同的位置，从网络边缘的设备到服务器机房，再到企业云，包括传感器、仪表、企业资产管理系统以及监控和数据采集系统。理想的预测性维护解决方案应该足够灵活，使您能够从所有这些数据源中收集信息，以学习并不断做出更好、更明智的商业决策。 ▲确定在哪里执行分析：根据您的具体操作建立高级分析基础。例如，可以平衡边缘(或本地)和云分析，以减轻云部署中易损预测性维护数据的传输负担。分布式方法使您能够在边缘监测和响应本地事件，并立即对流式数据采取行动，同时在云中集成其他数据源。 ▲组合并分析数据以获得精准洞察力：首先分析可用数据以定义机器正常运行的参数。这使得能够通过状态监视来创建规则，以分析直接来自机器传感器的实时数据。借助网关等边缘计算设备，分析可以尽可能靠近机器进行，使用本地I/O从工业设备收集数据，并能够在恶劣环境中运行。在分析实时数据后，添加历史和第三方数据（如可靠性模型和日志），以发现与实时数据规则生成的异常之间的相关性、模式和趋势，以指示潜在故障。这些模式可用于进一步优化您的规则并实时提供可操作的洞察力。 ▲采取行动：通过单个管理平台将所有资产（设备）的综合风险评估整合到您的运营中，将洞察力转化为行动。例如，当发现潜在问题时，边缘计算设备可以触发一个事件，允许您向相关方发出自动警报，例如位置、估计的替换零部件和建议的纠正措施，以避免灾难性事件。然后，通过从替换零件中获取磨损特征数据，您可以不断优化预测性模型并从性能洞察中学习。最后，探索预测性维护数据的其他用途，例如自动化监测报告和增强对零部件供应商的评估。转载https://www.iothome.com/tech/industrialtech/2019/0106/9788.html

1 目的使用机器学习的一键式预测性维护模板，预测设备剩余使用寿命，提前采取维护措施，消除安全隐患。147292 场景描述轴承是飞机发动机动力的来源，其可靠性和长寿命对飞机发动机至关重要。轴承由于长时间运行或者某些异常因素会容易发生故障，会直接影响飞机发动机和飞机正常运行。如果维修不及时，有可能造成安全事故，带来更大的经济损失。现在您可以使用一键式预测性维护模板，预测轴承剩余的使用寿命，为提前制定维护计划提供依据。3 准备工作使用一键式“预测性维护”模板前，只需要完成以下两步准备工作：1）注册华为云账号，并通过实名认证。2）开通机器学习服务权限。4 使用模板4.1 数据理解数据来自于Ames实验室，其提供的轴承全寿命周期数据模拟飞机发动机轴承从正常运行至故障的过程。数据源的具体字段如下表所示：字段名   含义   类型   描述   attr_1   轴承振动加速度值   Real   当前时间点前两个时间点采集的轴承数据   attr_2   轴承振动加速度值   Real   当前时间点前一个时间点采集的轴承数据   attr_3   轴承振动加速度值   Real   当前时间点采集的轴承数据   attr_4   剩余使用寿命   Integer   剩余使用寿命   attr_5   故障标签   Flag   未来短期内是否会出现故障（1为会，0为不会） 4.2 建模首先需要使用历史轴承数据进行建模，建模算法采用回归算法当中的“随机决策森林回归”，然后再对轴承的未来使用寿命进行预测。1）登录MLS实例，单击“PredictiveMaintenance”的 “创建项目”，创建项目，命名为“PredictiveMaintenance”。2）单击“确定”后，打开“train”工作流。147053）单击 14746，运行工作流。4）当“运行日志”显示工作流运行完毕后，右键单击“回归模型评估”，选择““ 输出数据集”数据预览”，可以查看模型的评估结果。回归模型的评估值为MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）。上述3个误差值是指评分真实值与预测值之间的误差，在多次建模的过程中，每一次建模结果都会产生一组误差值，评判一个回归模型好坏的方法就是看这三个误差值是否变小或者变大，误差值越小表示回归模型越好。147074.3 预测1）建模后，单击“随机决策森林回归”节点，右键选择“查看模型”，即可看到树模型。147092）在建模过程中，已经使用模型对轴承进行剩余使用寿命的预测。单击“模型应用”节点，右键选择““输出数据集”数据预览”，出现下图，其中predictioncol列即为预测出来的对应时间点的轴承剩余使用寿命。 例如，第一行（红框）是指当某个时间点采集的3个滑动窗的轴承数据，预测其剩余使用寿命为25.85天。147145 应用得到预测性维护模型后，可用于设备维护检测工作。14716

附件为机器学习介绍和预测性维护的应用材料，欢迎下载。