GE Vernova专家指出，融合AI与数字孪生的“规范性维护”将成为工业互联网下一决胜点
全球制造业正站在一个关键的十字路口。一边是日益复杂的生产设备、高昂的运维成本与激烈的市场竞争；另一边，则是由人工智能（AI）、物联网（IoT）和数字孪生（Digital Twin）等技术带来的历史性机遇。在这场转型中，预测性维护（PdM） 已不再是一个可选项，而是关乎企业生存与发展的战略必需品。
在近日举行的一场行业峰会上，GE Vernova亚太区解决方案架构总监余思源的演讲，为我们勾勒出了一幅未来工业运维的清晰图景。他指出，运维模式的演进可分为四个阶段：
** corrective Maintenance（事后维修）**：坏了再修，代价高昂。
Preventive Maintenance（预防性维护）：按时保养，不论状态，存在过度或不足维护的风险。
Predictive Maintenance（预测性维护）：基于设备实际状态，提前预警，精准干预。
Prescriptive Maintenance（规范性维护）：不仅能预测故障，还能自主分析根因，并推荐甚至自动执行最优决策。
“行业正在从‘预测’走向‘规范’，”余思源断言，“而驱动这一变革的引擎，是像Proficy CSense这样的工业AI平台。”
超越预警：预测性维护的战略价值
预测性维护的传统价值在于避免非计划停机和降低维修成本。但其战略意义远不止于此。它正逐渐成为企业数据驱动的决策中心。
通过持续监测设备健康，企业积累的资产性能数据成为了 invaluable的数字资产。这些数据可以用于：
优化供应链：精准预测设备大修时间，便于提前备件，减少库存占用。
提升产品设计：分析设备的失效模式，为下一代产品的可靠性设计提供反馈。
创新商业模式：从“卖设备”转向“卖服务”，如提供按运行小时计费的保障性合约，将核心竞争力从制造延伸至服务。
技术融合：云边协同与数字孪生构筑新基座
余思源着重介绍了Proficy CSense“上天入地”的未来规划，这恰好反映了行业技术发展的两大趋势：云边协同（Cloud-Edge Synergy） 和 数字孪生。
“上天”指的是利用云的无限算力，进行海量历史数据的深度挖掘、复杂模型的训练和全厂级能效管理。“入地”则是指将轻量化的分析模型部署在边缘侧，满足工业现场对实时性、可靠性和数据安全的严苛要求。
而数字孪生，则是连接云与边、物理世界与数字世界的桥梁。一个高保真的设备数字孪生体，不仅可以实时映射状态，更能利用CSense等平台进行仿真和推演。例如，在采取一个维修方案前，可以先在数字世界中进行验证，确保万无一失。这标志着运维从“精准预测”迈向了“智能决策”。
未来的挑战：组织变革比技术更难
尽管技术已然就绪，但全面落地仍面临挑战。最大的障碍往往不是技术，而是人的思维和组织的流程。
预测性维护要求打破部门墙，实现IT（信息技术）与OT（运营技术）的深度融合。它改变了运维人员的工作职责，从动手维修变为分析数据、解读洞察。企业需要投资于员工的新技能培训，并调整绩效考核体系，以鼓励基于预测的主动行为，而非奖励“救火英雄”。
结语：决胜新工业时代的关键抓手
纵观全球，高端制造竞争已步入白热化。成本优势正在让位于效率优势、质量优势和可靠性优势。预测性维护，作为工业互联网体系中最能直接产生经济效益的应用之一，正是攫取这些新优势的关键抓手。
对于中国制造业而言，拥抱预测性维护已不再是“要不要”的问题，而是“多快”和“多深”的问题。那些能率先将数据转化为洞察、将洞察转化为行动、将行动转化为利润的企业，必将在新一轮工业革命中占据制高点。GE Vernova等企业带来的解决方案，提供了通往未来的路线图，但真正的旅程，需要每家制造企业以自己的决心和智慧去完成。
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