2021会议计划全新升级，聚焦多行业智能维护解决方案_智能展会

在工业互联网迅猛发展的今天，在新基建政策下，如何有效地、精准地对设备进行维护，变被动维修为主动预防，避免设备的非计划停机，同时降低设备维护的保养成本，成为企业数字化转型过程中亟待解决的难题。

提到设备的智能维护就不得不提到预测性维护，预测性维护是指通过对设备运行状态进行持续测量和监控，使用工业数据建模和数据分析技术预测和诊断设备故障，在设备故障发生前采取修正措施。随着物联网、大数据、边缘计算等技术的成熟，预测性维护技术已经在工业制造领域得到广泛认可并开始规模化应用。

基于持续的运行状态监控和测量参数，预测性维护能够预测设备关键零部件的剩余使用寿命等指标，也可结合专业领域知识或故障模式进行辅助决策，预测设备的运行状态，优化设备的维护时机等。预测性维护通过数据采集、预测分析、现场维护、运营监控四个环节，形成了“物理—数字—物理”的闭环。

1. 数据采集：实时采集设备运行参数，利用工业互联网平台进行设备建模和实时数据存储，以便进一步预测分析。

2. 预测分析：使用设备建模和机器学习技术进行实时仿真分析，结合设备机理模型和专业领域知识，预测设备状态发展趋势和可能的故障模式。

3. 现场维护：基于预测的故障模式以及相应的维护策略，在故障发生前通知维修人员进行现场维护，利用AR眼镜或移动终端进行维修操作指导，提高维修效率。

4. 运营监控：实时监控设备运行状态，基于预测分析结果提前制定维护计划，降低非计划停机时间。

作为行业内第一家以智能维护为核心话题的高端论坛，SMC 2020第二届智能维护技术大会于9月2-3日在上海龙之梦大酒店圆满落下帷幕。21场精彩纷呈的的主题演讲、长达1.5小时的对话峰会、接近100场商务对接、超过1,500人次的现场参与。论坛效果得到与会嘉宾的高度评价，85%以上的演讲嘉宾和用户听众对论坛表示满意。

▲SMC 2020现场精彩花絮

SMC 2021第三届智能维护技术大会将在明年8月份与SMEE 2021同期举办，参会人员预计拓展到8,000人规模，与会嘉宾从传统的汽车领域拓展到石化、电子、航空、冶金、食品、医疗等不同领域。此次论坛将通过国内外知名企业就智能维护涉及的不同角度分享，以展+会的形式为到场观众打造智能维护的多行业一站式解决方案。