近年来，预测性维护在工业领域受到广泛关注,被认为是工业物联网的"杀手级"应用。然而,它的实际应用却一直未达预期,被认为是当下最有需求、最有前景,但也最难落地的技术之一。那么,预测性维护为何难以落地?如何有效提升预测准确性?加拿大工程院院士、广州大学人工智能研究院院长杨春生做出了独到分析。

技术复杂性和数据迁移性加剧了预测性维护的实施难度。一方面,预测性维护涉及多学科技术融合,需要深度结合工业知识;另一方面,数据驱动模型易受数据分布变化影响,出现性能下降。此外,企业信念不足、实施目标不清晰、数据采集挑战以及投资回报不明确等也是预测性维护难以落地的重要原因。

杨春生院士建议从三个维度提升预测准确性:

1. 提升数据质量。确保数据的完整性和准确性,避免采集到污染数据。

2. 明确问题边界,最大化预训练模型潜能。通过定义问题边界,采集有针对性的数据,高效利用预训练模型进行微调。

3. 加强模型鲁棒性和泛化能力。利用在线学习、连续学习、迁移学习等技术,使模型能抵抗各类干扰和变化,并根据数据分布变化自适应调节。

尽管预测性维护实施仍面临重重挑战,但其潜在价值无可估量。相信通过系统化的实施方法,企业定能推动预测性维护技术落地。