背 景
消除不确定性，实现全生产流程完全可控是当今工业发展的重要趋势，任何不稳定和不可预测的风险都将被智能化技术所消解，将风险降至最低。 工业数字化转型，或者说工业智能化升级的核心目的就在于，量化看不见的风险和实现生产全流程的数据可视化操作，帮助企业人员在关键时刻采取最佳决策。 预测性维护是工业智能领域的杀手级应用，其目的在于创建关键时刻的及时运维，并避免过渡维护，在生产流程中实现降本增效，具有极高的商业价值。 作为一门综合性极强的交叉型学科，除了要了解设备运行及故障生成的机理以外，还要研习机器学习及软件等IT技术，并在实践中有足够多的数据积累，最后利用大数据算法科学将其转化为有效的模型，并进行相应部署。
无论做预测性维护技术的相关应用开发，还是类目学科的科学研究都需要一个强大智库的支持，并找到行之有效的实践工具，才能将现有数据生产资料进行快速转化，针对生产流程中的症结拿出解决方案，才能无往不利。
2019年，首项预测性维护国家标准《智能服务预测性维护通用要求》获批立项，同年，IEC/SC65E（企业系统中的设备和集成）投票通过了由中国提出的《工业自动化设备和系统预测性维护》国际标准提案，并组建由仪综所标准化室主任王成城高工担任召集人的标准工作组，德国、英国、意大利、奥地利、韩国、日本等国派遣技术专家参与，该国际标准化成果也成功入选国家标准化管理委员会发布的《中国标准化发展年度报告（2019）》。
2021年5月，国家标准化管理委员正式下达《智能服务预测性维护预测算法与模型》（计划号：20210705-T-604）标准制定计划。该标准将面向预测性维护开展预测算法与模型的标准化技术研究，旨在通过规范预测算法与模型的开发、测试与评价，提升故障诊断与寿命预测的准确性，促进预测性维护技术的落地应用与实施。目前，首项预测性维护国家标准已于2021年发布，并且已于2022年5月1日正式实施。该标准实施后预测性维护领域已有章可循，彻底告别了无标准时代！
2022年工业智能与预测性维护标准宣贯及智能应用高级培训，线上课程招生来袭！
优势聚焦
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- 西门子 “智慧工厂” 预测性维护典型应用方案，上海电气海上风场预测性维护应用方案，中车轨道交通车辆PHM方案，恩艾仪器杜克能源智慧电厂方案，流程工业设备智能维护解决方案。一堂培训即可看遍全球一线运维技术。
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