2024 年 PLC（可編程邏輯控制器）維護(hù)領(lǐng)域的最新趨勢(shì)和實(shí)踐強(qiáng)調(diào)預(yù)測(cè)性維護(hù)、高級(jí)數(shù)據(jù)分析以及與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算等新興技術(shù)的集成。
預(yù)測(cè)性維護(hù)： 利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)性維護(hù)正在成為常態(tài)。通過分析歷史和實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，人工智能可以在故障發(fā)生前識(shí)別出故障模式和潛在故障，從而進(jìn)行定期維護(hù)，最大限度地減少停機(jī)時(shí)間，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命（Sensemore）（OXMaint）。
異常檢測(cè)： 機(jī)器學(xué)習(xí)算法擅長(zhǎng)檢測(cè)數(shù)據(jù)中的異常情況，可在導(dǎo)致設(shè)備故障之前指出潛在問題。這種方法不需要大量的故障數(shù)據(jù)，而且可以在不同的機(jī)器上進(jìn)行擴(kuò)展（物聯(lián)網(wǎng)分析）（OXMaint）。
與物聯(lián)網(wǎng)集成： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）可通過收集設(shè)備性能的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行集中監(jiān)控。通過分析這些數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)維護(hù)需求并及早發(fā)現(xiàn)問題，從而提高整體運(yùn)營(yíng)效率（Sensemore）（StartUs Insights）。
數(shù)字孿生是物理設(shè)備的虛擬復(fù)制品，可對(duì)資產(chǎn)性能進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控和分析。這有助于模擬運(yùn)行狀況和預(yù)測(cè)潛在故障，從而制定積極主動(dòng)的維護(hù)策略（Sensemore）（OXMaint）。
邊緣計(jì)算：通過在更靠近數(shù)據(jù)源的地方而不是在集中式云中處理數(shù)據(jù)，邊緣計(jì)算可減少延遲并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策。這對(duì)于即時(shí)應(yīng)對(duì)人工智能算法檢測(cè)到的潛在問題至關(guān)重要（OXMaint）。
沉浸式技術(shù)： 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）正被用于遠(yuǎn)程協(xié)助和培訓(xùn)。維護(hù)團(tuán)隊(duì)可以遠(yuǎn)程接受專家的實(shí)時(shí)指導(dǎo)，從而提高故障排除效率并降低差旅成本（Sensemore）（OXMaint）。
先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)可優(yōu)化設(shè)備維護(hù)并最大限度地減少停機(jī)時(shí)間。整合各種來(lái)源的數(shù)據(jù)可提供設(shè)備健康狀況的整體視圖，有助于做出明智決策和制定維護(hù)計(jì)劃（物聯(lián)網(wǎng)分析）（StartUs Insights）。
