自预测性维护课题诞生以来，其研究手段及实践方法在工业界一直不断迭代，近年来人工智能的飞速发展为预测性维护技术打开了新的突破口，带动了故障诊断分析和算法应用的加速革新。
4月29日工业预测性维护标准宣贯及智能应用高级培训再次在上海张江中兴和泰酒店拉开了帷幕，这也是朋禾智能与机械工业仪器仪表综合技术经济研究所（简称“仪综所”）合作的第五次技术培训，培训结合了理论知识与应用案例两个部分来进行讲授。
由于智能运维技术的前沿学科特性，每期我们都不断增强实践案例的分享，让学员能够了解一线技术的发展情况，并从学术理论及企业实践两个方向不断实现内容的扩充。
在经历了五次迭代之后，无论从内容选调还是流程体验，我们的培训都已经相当完善，并且服务了几十家企业及科研单位，其中不乏埃克森美孚、奔驰汽车、华为等国际知名公司，行业影响力正在不断扩大，并将逐步成为智能运维领域智库聚集的制高点。
预测性维护权威课程内容
任何一种技术都需要一套标准来梳理它的知识体系，构建其发展脉络。
来自仪综所标准化室的王成城主任介绍了各国目前的预测性维护相关标准和发展近况，以及目前我国拟定的预测性维护标准指导性框架，帮助学员在研发中少走弯路。
同样来自仪综所标准化室的王凯工程师主要讲授了国内外企业应用实践案例，涵盖了机械制造、风电、石油石化、水泥、电力、船舶、工程机械等七大行业的综合性应用方案。
企业内容方面，恩艾仪器(NI)的亚太高级市场经理郭翘介绍了通过cRIO设备利用TSN总线搭建现场多点数据高速率采集平台，并利用波形特征工具包提取出问题波形快速找出旋转机械中的故障点。
西门子（中国）有限公司数字化中心（工业4.0）研发中心总监吴文超博士从机器学习方法论方面入手，介绍了SIEPA平台所采取的小样本弱监督的运作特性，并结合实际情况提供了处理运维问题的建议。
仪综所标准化研究室 王成城主任
仪综所标准化研究室 王凯博士
上海恩艾仪器亚太区高级市场经理 郭翘
西门子中国数字化工业集团过程自动化数字化集团 吴文超博士
上海电气中央研究院的谈宏志经理集中对风电行业的预测性维护发展情况进行了相关介绍，对目前风电行业的相关设备和系统的维护流程及方法做了详细的介绍。
本次学术讲师由来自西南交通大学的郭亮和来自西安交通大学的赵明两位老师负责，郭亮老师从研究方法入手，对不同行业不同工况下的设备数据进行了分析，对现场的各种复杂干扰情况提出排除建议。
赵明老师对复杂机电装置多种工况下的问题进行了总结，覆盖旋转机械、齿轮、轴承等部件，同时对损伤机理和采集波形进行了缺陷分析。
在Demo演示环节，朋禾智能负责人崔鹏及工程师吴兆勇展示了轻量级工业健康管理与预测性维护SaaS平台，针对机械设备预测性维护的综合情况进行了逐一分析。
上海电气中央研究院高级项目经理 谈宏志
西南交通大学 郭亮
西安交通大学 赵明
朋禾智能CEO 崔鹏
朋禾智能解决方案工程师 吴兆勇
在参观环节，我们再次走进同济大学工业4.0学习工厂，这是一个涵盖了智能制造及数字孪生技术的平台，现场负责人对半圆形无人工作台及数据双向同步进行了解释。
学员聚精会神听课，休息期间与老师进行了充分交流。
