工业企业正逐步引入基于人工智能的持续监控设备健康状况系统，这对工业维护领域带来了颠覆性的影响。然而，与任何新技术一样，要实现其最大价值，需要克服一些挑战。在数字化转型中，成功实现工业设备状态监测的从技术试点到规模实施，需要深入考虑计划、人员、流程和技术等多个方面。

图. 工业设备状态监测（iStock）

一、以终为始，明晰挑战

大多数公司迈向基于状态的维护（CBM）的第一步是小规模试验一个或多个状态监测系统，在新技术证明其能够持续识别哪些设备正在劣化之后，就有足够的信心将其推广到整个公司。

结合PreMaint多年实施经验，我们认为在试点项目前，就应该认真思考大规模实施需要什么：

1、获得最终用户认可：任何新技术的成功采用都离不开同事的支持与参与，明确最终用户的期望、问题，传达新技术采用的好处，并让他们全过程参与。

2、选择能一起成长的技术服务团队：从长远来看，选择合适的技术服务团队具有挑战性。很多失败的状态监测项目是因为企业选择了以提供状态监测传感器为主的企业。实际工业企业应重点关注具备行业 knowhow、理解客户发展痛点、兼具技术实力和发展能力，可长期持续提供帮助的服务商。

3、与现有系统的集成和使用：工业企业一般有复杂且相互关联的系统，除了考虑状态监测技术和现有系统的集成，还需确保企业员工后续能具备新技术的专业知识，或服务商需具备专业培训能力。

4、组织流程的适应：采用基于AI的状态监测技术涉及现有维护流程和工作流程的改变，这对管理来说可能是一个新挑战。企业需考虑适当的变革管理计划，并考虑到所有利益相关者的需求和担忧。

二、计划：制定动态的、具有灵活性的计划

召集成立多元化的团队，明确项目目标、范围和时间，探讨期望达到的具体成果，例如降低多少成本、减少多少停机时间等，明确不同阶段的成果目标。除了战略性的成果，还需关注每个团队在日常业务中可能发生的各种变化，这些变化在后续推广步骤中会派上用场。

图.明确项目阶段目标（全景网）

三、人员：获得相关方认同

花费时间与各利益相关群体共同分享特定信息。高层管理人员关心财务和监管利益，而其他团队则渴望了解这项技术将如何积极地影响他们的日常工作。例如，向维护团队展示试点中成功预防设备故障的实例，特别强调减少时间浪费、重复性工作、紧急维修以及其他常见问题。实际操作时，需要制定清晰的沟通计划，传达项目的总体目标，定期分享试点的进展情况，并详细说明在大规模推广中各团队将如何积极参与。同时，收集各团队在大规模推广前的意见和疑虑是必不可少的一步。

四、流程：将新技术融入现有工作流程

规划如何将试点阶段的设备状态监测流程逐步扩展到全面推广的工作流程中，确保新的设备报警能够与现有工作方式无缝融合。需要考虑不同流程之间的关联，明确流程的优先级和时间计划。同时，寻找适合担任推动者角色的人员，以确保流程变更在推广过程中得到高层支持和合理安排。

五、技术：选择合适的技术合作伙伴，而不是产品

并非一种状态监测技术就能够涵盖设备上的所有故障类型。但部署多个不同的状态监测系统，企业则会面临过多报警提醒的问题。作为备受企业信任的技术合作伙伴，PreMaint通过单一系统实现了多种技术的集成和数据监测，通过智能算法减少了报警疲劳的影响。

同时，优秀的技术服务提供商还能够为特定行业的设备进行关键性分析，并推荐适合的状态监测技术，凭借行业经验，帮助工业企业从一开始就选择正确的方向，并确保推广实施的成功。

在实现工业设备状态监测从技术试点到规模实施的过程中，这些方面的考虑将起到关键作用。通过全面的计划、与利益相关者的密切合作、流程的灵活整合以及选择适当的技术合作伙伴，工业企业可以更加顺利地实现数字化转型，为未来的成功奠定坚实基础。