大数据与工业4.0结合下的工业过程监测转型

"这篇论文翻译讨论了工业过程监测（IPM）的历史演变，特别是随着大数据和工业4.0概念的兴起，从单一到多元，再到多维数据的转变。论文指出，早期IPM关注点在于优化检测性能，但近年来故障根源分析和诊断变得愈发重要，推动了多种新方法的发展。此外，预测维护被视为IPM未来的关键方向，强调了过程监测与设备维护之间的紧密交互。关键词包括工业过程监测、故障检测与诊断、预测、过程健康和设备健康。" 这篇翻译的原文是一篇由Marco S. Reis和Geert Gins合作的学术文章，发表于2017年6月，探讨了"大数据"结合"工业4.0"背景下工业过程监测的变革。文章首先回顾了IPM的历史，从早期的单一点检测到如今处理多维、海量数据的转变。随着技术的进步，数据驱动的方法逐渐占据主导地位，使得故障检测和诊断的能力得到显著提升。 作者们强调，故障诊断不仅成为IPM的重要组成部分，还催生了一系列创新技术，以应对日益复杂的工业环境。同时，他们预测未来的趋势将更加侧重于预测维护，即通过实时数据分析预测潜在的设备故障，从而实现预防性维护，减少停机时间和生产损失。 在这个过程中，过程监测和设备维护部门的合作变得更加关键，因为它们需要共享数据和洞察，以便更有效地预测和防止故障发生。这不仅涉及到技术层面的挑战，也对企业的组织结构和信息管理提出了新的要求。 这篇论文翻译涵盖了工业4.0时代下，工业过程监测领域的关键发展，包括数据处理能力的增强、故障诊断技术的进步，以及预测维护的重要性。对于理解现代工业系统如何利用大数据进行高效运行，以及如何通过预测分析提高生产效率，提供了深入的见解。