嵌入式车辆诊断——为远程诊断和维修铺平道路

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随着科技的进步，资产管理正迎来一个新时代。

为了不断降低资产维护成本，新技术能够带来切实可见的短期效益，但同时也面临着一些挑战。考虑到公用事业公司负责的资产种类繁多——变压器、水泵、车辆、数英里的管道和电缆——以及资产故障带来的风险，制定可靠的维护策略是该行业的当务之急。.

公用事业的维护方式已从被动的“故障维修”模式转向预防性维护模式。零部件会根据老化情况或制造商建议的周期进行更换。企业资源计划 (ERP) 系统中的资产跟踪功能以及为此目的开发的维护系统，都为这种模式的实现提供了便利。.

定期预防性维护虽然代表着一种进步，但这并非最终目标。指导性维护才是资产管理发展历程中的下一个重大飞跃。.

这意味着要从计划性预防性维护转向由系统预测所需维护并制定相应行动方案的状态。我们可以称之为内置智能的预防性维护。.

规范性维护是资产管理发展历程中的下一个重大进步，这意味着从计划性预防性维护转向系统预测性维护。.

朝这个方向发展显然好处多多。有些优势显而易见，例如提前发现设备故障，从而避免重大故障或停机，或者避免在并非必要的情况下更换完好无损的部件。其他好处则来自于对现场部署部件的深入了解。例如，当一名机械师被指派维修某个部件时，他就知道需要携带哪些零件和工具。这种级别的商业智能能够提供必要的知识，从而显著提高维修效率和速度。.

然而，要达到这种复杂程度，需要一些基础工作，使资产本身能够更好地传达操作员和机械师需要知道的信息。.

为此，电力公司可以利用M2M（机器对机器）技术和先进的分析系统。M2M解决方案能够持续地将现场设备的性能信息和诊断数据传输到控制中心。.

分析工具可以帮助从数据中提取信息，从而在实际发生故障之前预测设备何时需要维护、修理或更换。.

MUtilities 可以利用分析工具从数据中提取信息，从而在实际停电发生之前预测设备何时需要维护、修理或更换。.

迈向智能预防

M2M（机器对机器）技术利用安装在资产上的传感器，将预防性维护提升到预测性维护的水平。传感器持续生成关于这些资产的数据，并将其传输到控制中心。在控制中心，数据被转换成有意义的信息，以仪表盘或通知的形式呈现，调度员可以监控这些信息并做出相应的响应。.

例如，泵的某个部件可能会开始异常振动，或者机器的声音音调发生变化，这些都表明出现了异常情况。传感器会检测到这种变化，并向仪表盘、智能手机或其他设备发出警报，警告设备预计将在未来36小时内发生故障。这使调度员或操作员有机会安排维修，从而避免设备出现代价高昂的停机时间。通过采用这种预测方法，公用事业公司可以最大限度地延长设备的正常运行时间。.

借助当今的数据采集能力，我们可以统计每台设备的年龄、故障率、使用时长、环境条件和检查情况，甚至可以将其与同类设备进行全面比较。由此可以发现各种模式和趋势，从而指导企业制定有效的规范性维护计划。因此，维护工作将根据机器的实际运行情况进行，而不是按照既定的时间表或预设的指标。现在，我们可以只在真正需要的时候维修或更换需要维修或更换的部件。.

有效的规范性维护计划可以自动安排在需要时对需要维修或更换的部件进行维修或更换。.

障碍、现代化的作用以及前进方向

在现有设备上安装传感器可能既不可行也不现实。现场实际设备可能已经过时；使用的数据格式可能不适合数据传输。尽管数据标准正在推广，但目前仍存在多种专有标准，尚未有正式标准。制造商可能不允许安装传感器，或者安装成本过高。.

资产现代化需要大量资金投入，而对于公用事业行业而言，监管和合规要求可能会加速或阻碍资产更换。必须权衡尽早用更智能的现代化资产替换旧资产的商业价值与长期保留旧型号的价值。这正是行业（公用事业公司、制造商、技术合作伙伴和监管机构）可以携手合作，优先考虑最具效益的应用场景的地方。.

随着科技进步，资产管理正迈入一个新时代。新的算法不断涌现，精度更高；传感器体积更小、价格更低；计算机硬件成本持续大幅下降，所有这些都为更具创新性的解决方案的出现奠定了基础。资产维护的未来在于规范化管理，而朝着这个目标迈出的每一步，都有助于企业降低成本、确保设备可用性和正常运行时间、提高服务可靠性，而最重要的是，提升安全性。.

资产维护的未来在于规范化管理，这将有助于企业降低成本、确保设备可用性和正常运行时间、提高服务可靠性并提升安全性。.