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2024 年预测性维护的未来预测
对预测性维护解决方案的需求正在增长，因为公司希望降低设备运营成本、减少停机时间并提高现有设备的生产率，而不是购买新设备。预测性维护使企业能够通过快速响应潜在问题并节省维护流程来获得竞争优势。临时设备故障总是会导致财务损失，并且在某些行业中还会给客户带来极大的不便：例如在能源或运输行业。分析公司 MarketsandMarkets 对此进行了研究，预测性维护和状态预测系统已成为一个价值数十亿美元的全球市场。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
![[Hiroshima University]防止遗传性顽固性疾病，多囊性肾脏疾病的发作...](/simg/9\98e0a9ee1d2e76f9f014ae06e9b98ce27b5eea93.webp)
旋转设备的预测性维护。
旋转设备在各行各业中都发挥着关键作用，在制造业中发挥着关键作用。从压缩机到泵再到电机，工厂的盈利能力都围绕着设备生产率。可靠性至关重要。为了确保可靠性，旋转设备的操作员力求将对准和平衡等因素保持在最佳状态。虽然这种传统设备可以承受相当大的压力，但机械部件上的持续压力会造成故障和停机的持续威胁。旋转设备用户采用状态监测策略来观察机械部件的健康状况，并通过在发生故障之前进行维修或更换，将意外故障降至最低。下一代状态监测超越了“预防”故障，转向“预测”故障。预测性维护策略利用现代传感器技术与人工智能技术相结合，为用户提供前所未有的洞察力和预测分析水平。
预测性维护如何降低成本并提高...
维护过去只是被动的。只要在出现问题时进行修复，但这可能会花费不菲，因为需要非计划停机进行维修。主动规划停机时间对生产的影响最小，这样做更好，也更具成本效益。有几种方法可以做到这一点。预防性维护使用历史数据来预测某个部件何时可能发生故障，以便提前更换，但昂贵的部件可以在它们仍然有使用寿命时更换。而且部件可能会过早出现故障，因此仍然可能发生计划外停机。对于建筑物中的供暖、通风、空调和制冷 (HVACR) 系统，这意味着办公室工作人员会感到不便或无法工作。对于医院等建筑物来说，情况可能更糟，因为 HVACR 对正常运行至关重要。
预测性维护标准化路线图...
智能装备、智能工厂等信息物理融合系统的智能制造技术引领制造业方式变革，重构产业价值链体系。引领这一发展的是网络众包、协同设计、大规模定制、精准供应链管理、生命周期管理、电子商务等新型制造模式。新型制造模式以智能终端产品为载体拓展了可穿戴智能产品、智能家居、智能汽车等新型制造领域。新一代信息技术与制造业紧密结合，带来一场影响深远的产业革命。这场新产业革命形成了新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。
人工智能供应链和预测性维护——......
许多组织难以分析和预测推动设备可用性和准备就绪所需的短期和长期供应链需求。用于收集、准备和分析设备健康数据的传统流程（包括手动检查表和数据聚合）非常耗时且容易出错。博思艾伦汉密尔顿开发了自动化预测性维护解决方案，该解决方案使用高级分析和人工智能 (AI) 来提高设备的准备就绪和可用性。自动化数据采集、准备和分析可释放资源以专注于情境分析和采取行动，同时不断提高决策所需的准确性、成本和时间。
季节性温度分布的十年可预测性
抽象的十年预测定期关注单个值的预测性，例如均值或极端。在这项研究中，我们研究了全球和欧洲尺度上完整的基础表面温度分布的预测技能。我们研究了Max Planck Institute地球系统模型decadal预测系统的初始化后广播模拟，并比较季节性每日温度的分布与估计气候和非传统历史模拟的估计。在分析中我们表明，初始化的预测系统在北大西洋地区具有优势，因此可以对整个温度频谱进行可靠的预测，以提前两到10年。我们还证明了初始化气候预测预测温度分布的能力取决于季节。
人类皮层的预测性声学
图1。实验范式的时间和条件。a）提出了三种类型的条件。前三个音调遵循引起强预测（可预测和错误预测）的序列（上升/降序），或者序列的顺序被扰乱，从而降低了最后一个音调的可预测性（无法预测）。第四调可以实现预测（可预测）或违反（错误预测），从而产生本地期望。上升或下降序列可能以低频或高频音调结束。在整个实验中，可预测的条件的频率比错误预测和不可预测的条件（60-20-20）更频繁地产生了全球期望，即可预测的条件更有可能。b）每个会话由6到8次组成。在每次运行中，以慢速事件相关的设计进行了36次试验，审判间隔为5至7 tr。条件顺序是随机的。