制造业面临人才短缺和生产力提升的双重挑战。然而，全球市场对生产效率和产品质量的要求依然高企。这些挑战的核心在于，制造业需要在日益复杂的环境下，实时识别并应对生产过程中的异常情况，确保生产持续稳定。

一、传统状态监测的限制

过去，制造业倾向于采用传统的定期维护方法，但这种方法面临着昂贵和时间消耗巨大的问题。传统状态监测需要专业培训和大量时间，而且往往只能检测已知的故障模式，无法应对新的异常情况。

图.设备定期维护（iStock）

二、智能状态监测的新途径

以设备数字化平台为例，智能状态监测引入了一种新途径，它基于自我监督的异常检测方法。这意味着不再需要预先定义需要监测的信号或时间段，在该平台中系统能够自主学习和适应，从而快速发现异常情况。这种方法的优势在于它能够跟踪多达数万个信号，从中识别出异常情况，提供更加全面和深入的状态监测。

图.设备智能状态监测（iStock）

三、智能状态监测解决挑战的实际应用

以典型的某条生产线体为例，每天可能生成多达3万个信号。通过传统方法，只能监测其中一小部分信号，而设备数字化平台中的智能状态监测可以覆盖更多信号，几乎实现对整个系统的实时监测。这意味着制造业不再错失偏移和异常情况的早期预警，能够更及时地应对潜在问题。

四、智能状态监测实现的成果

通过智能状态监测，制造业能够实现持续性的运营增长。这种方法不仅能够迅速识别异常情况，还能够从自动化数据中获取更多的价值。制造业不再需要耗费大量时间在数据标记和准备上，也不再局限于已知的故障模式，而是能够更加自主地学习和适应。

智能状态监测作为制造业变革的关键驱动力，正在帮助制造业管理团队克服挑战，提高生产效率和质量，实现持续增长。通过自我监督的异常检测方法，制造业不再受限于传统方法的局限，而是能够更全面、更深入地实现状态监测。随着智能技术的不断进步，制造业将迎来更智能、高效和可持续的未来。