我国预测性维护国际标准发布：智能制造领域的重大里程碑
在全球智能制造浪潮奔涌向前的时代背景下，工业领域正经历着深刻的变革。预测性维护技术作为提升工业设备可靠性、降低运维成本的核心驱动力，受到了前所未有的关注。我国在这一关键领域取得了具有里程碑意义的突破 —— 成功牵头制定并发布预测性维护国际标准 IEC 63270 - 1:2025《工业自动化设备和系统的预测性维护 第 1 部分：通用要求》，这一成果照亮了智能制造前行的道路。
一、标准诞生：凝聚智慧与协作的结晶
此次发布的标准由机械工业仪器仪表综合技术经济研究所牵头，联合我国智能运维领域二十余家产学研用单位，历经无数次研讨、试验与论证共同研制而成。德国、英国、芬兰等多个国家也积极派遣专家深度参与，使该标准汇聚全球智慧，具备广泛的国际视野与认可度。其诞生过程充分体现了国际间在智能制造技术领域的紧密合作与资源共享 。
二、标准发布背景：时代需求与中国担当
在智能制造蓬勃发展进程中，预测性维护技术虽潜力巨大，但缺乏统一国际标准。概念术语模糊、技术路径复杂，导致各国企业技术交流与合作困难，严重阻碍该技术的广泛应用与深度发展。我国作为制造业大国，凭借在预测性维护技术研究与实践的丰富经验，肩负起牵头制定国际标准的重任，旨在为全球智能制造产业健康发展扫除障碍，推动行业朝着规范化、协同化方向迈进。
三、标准内容解读：构建精密的技术规范体系
（一）全流程规范：数据采集至决策优化的精准指引
数据采集：标准对数据采集环节要求严苛，强调全面性与准确性。工业设备运行数据多样，采集范围需涵盖振动、温度、压力、电流、电压等多个维度，同时对采集频率、采集设备精度与可靠性给出明确标准。例如，对于高速旋转的关键设备，其振动数据采集频率需与设备转速精确匹配，确保采集数据真实反映设备运行状态，为后续分析提供可靠依据。
特征提取：从海量原始数据提炼关键特征是预测性维护核心环节之一。标准详细阐述时域、频域及时频域联合等多种特征提取方法。在时域分析中，通过计算均值、方差、峰值等，可快速获取数据的基本统计特征；频域分析则借助频率成分、功率谱分析，挖掘数据在不同频率下的特性；时频域联合的小波变换特征提取，能够捕捉数据在时间和频率上的动态变化，将原始数据转化为具有代表性的特征向量，为模型构建奠定坚实基础。
模型构建：标准推荐一系列适用于预测性维护的先进算法模型，包括机器学习的支持向量机、随机森林，深度学习的循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。同时严格规范模型训练、验证与优化过程，要求利用大量历史数据反复训练，并通过交叉验证确保模型具备强大的泛化能力与稳定性，以适应复杂工业应用场景。以 LSTM 为例，其独特的记忆单元结构能够有效处理时间序列数据，在设备故障预测中展现出良好性能。
决策优化：标准强调决策优化需综合考量设备运行状态、维护成本、生产计划等多元因素。通过深度分析模型预测结果，结合实际生产情况，制定科学合理的最优维护决策，包括维护时机、方式及资源分配等关键方面。例如，当模型预测设备存在故障风险时，决策系统会权衡立即维护对生产进度的影响与延迟维护可能导致的设备损坏成本，精准决策维护时间，实现生产效益与设备维护的最佳平衡。
（二）关键指标明确：故障预测与维护响应的量化准则
故障预测的置信度阈值：为确保预测结果可靠，标准设定故障预测置信度阈值。只有当模型预测故障的置信度超越该阈值时，预测结果才有效。这一指标避免了因误判导致的不必要维护，提升了预测性维护的准确性与实用性。例如，将置信度阈值设为 90% 时，模型需以 90% 以上可信度预测设备故障，才触发维护措施，有效减少资源浪费。
维护响应时间：维护响应时间是衡量预测性维护效果的重要指标。标准规定，接到故障预测信号后，维护人员必须在特定时间内响应并采取维护行动，确保设备潜在故障及时处理，降低设备故障对生产的负面影响。对于关键生产设备，要求维护响应时间不超过 2 小时，保障生产连续性与稳定性。
四、应用领域与成效：多领域绽放的技术之花
基于该国际标准研发的软硬件产品在多个智能制造相关领域广泛应用，为设备安全、高效运行提供保障。
（一）航空领域：守护飞行安全的智慧护盾
在航空领域，飞机发动机等关键设备运行可靠性关乎飞行安全。基于标准研发的预测性维护系统通过实时采集发动机振动、温度、压力等多维数据，运用先进的信号处理与分析技术，精准预知部件潜在故障。例如，通过对发动机风扇叶片振动数据的深入分析，能够提前洞察疲劳裂纹的产生并及时预警，为维护人员争取宝贵时间，避免飞行事故的发生。同时，系统还能根据预测结果优化维护周期，降低维护成本，提升飞机运营效率。
（二）船舶领域：保障海上航行的稳定引擎
船舶在海上航行，设备故障维修难度与成本高。应用基于标准的预测性维护系统可对船舶主机、推进系统等关键设备进行全方位实时监测与精准故障预测。通过跟踪分析船舶主机的油温、油压、转速等数据，能够提前察觉故障隐患，并及时调整维护计划，确保船舶稳定运行，减少停航时间，为航运企业带来显著经济效益。
（三）汽车领域：驱动汽车产业的创新引擎
在汽车制造与使用全生命周期中，预测性维护系统发挥着关键作用。在生产线上，它实时监测生产设备的运行状态并预测故障，提前规划维护，避免生产线停滞，提高生产效率与产品质量；在售后服务方面，通过实时监测汽车发动机、变速箱等关键部件的运行状态，提前预测故障，为车主提供科学合理的维护建议，延长汽车使用寿命，推动汽车产业向智能化、服务化转型升级。
（四）仪表领域：精准测量的智能保障
仪表设备在工业生产中至关重要，其准确性直接影响生产稳定性与产品质量。基于标准的预测性维护系统能够实时评估仪表设备的运行状态，通过采集关键信息捕捉仪表漂移、故障等变化。例如，对高精度压力仪表的压力传感器数据进行实时监测分析，可提前发现测量误差，及时提醒维护人员进行校准或更换，确保参数测量精准，为工业生产提供可靠的数据支持。
（五）石化领域：筑牢安全生产的坚固防线
石化行业生产设备运行环境恶劣，设备故障可能引发严重的安全事故和环境污染。基于该标准的预测性维护系统对石化设备进行全方位监测，通过分析管道壁厚变化、温度压力波动等数据，提前感知腐蚀、泄漏等潜在故障隐患。一旦检测到异常，系统会及时发出警报并提供维护建议，有效避免安全事故与环境污染，保障石化行业可持续发展。
（六）冶金领域：提升生产效能的智慧密钥
在冶金行业，高炉、转炉等大型设备的稳定运行是生产的核心。基于标准研发的预测性维护系统通过监测设备运行参数，结合先进的热成像、振动分析等技术，提前洞察设备故障。例如，通过分析高炉炉壁温度分布，能够精准预测炉壁耐火材料的磨损情况，并及时提醒维护，延长高炉使用寿命，提高冶金生产效率与经济效益，推动行业朝着智能化、高效化方向发展。
五、国际影响力提升：彰显中国智慧，提升国际地位
该国际标准的发布对提升我国智能制造领域技术标准的国际地位意义重大，彰显了我国在预测性维护领域的卓越技术水平和丰富应用成效获得国际认可。我国在国际智能制造标准制定中实现从追随者到引领者的转变，赢得重要话语权，为企业拓展国际市场搭建桥梁，吸引更多国际合作与交流，促进全球智能制造技术协同创新与共同发展。
六、未来发展方向：绘制宏伟蓝图，引领行业未来
我国专家团队规划构建 “通用要求 — 算法测评 — 效能评价” 的预测性维护国际标准体系。
（一）通用要求：拓展广度，深化精度
通用要求部分将拓展标准适用范围，深化规范精度。针对不同行业需求和新兴领域发展趋势，如新能源设备、智能机器人等，制定专门的预测性维护通用要求，进一步完善数据采集、模型构建、特征提取、决策优化等方面的内容，确保标准在更广泛工业领域具有适用性和指导性。
（二）算法测评：科学评估，激发创新
算法测评环节将构建科学严谨的评估体系，对各类预测性维护算法的性能、准确性、可靠性、可扩展性等关键指标进行量化评估与分析。通过建立统一的测评标准和方法，为企业和研究机构选择算法提供参考，激发科研人员的创新热情，推动算法持续优化与升级。
（三）效能评价：聚焦应用，提升价值
效能评价将围绕预测性维护系统实际应用效果展开全面评估，制定设备故障率降低率、维护成本节约率、生产效率提升率、产品质量改善率等评价指标。通过对这些指标的监测分析，客观评估系统对企业生产运营的贡献，引导企业科学实施预测性维护，实现价值最大化。
我国预测性维护国际标准的发布及其未来发展规划，是我国智能制造产业发展的重要里程碑，也是全球智能制造领域的重大利好。相信在该标准引领下，预测性维护技术将推动智能制造产业迈向更辉煌的未来。