智能检测和运维的核心是什么？
智能检测装备作为智能制造的核心装备，是“工业六基”的重要组成和产业基础高级化的重要领域，已成为稳定生产运行、保障产品质量、提升制造效率、确保服役安全的核心手段，对加快制造业高端化、智能化、绿色化发展，提升产业链供应链韧性和安全水平，支撑制造强国、质量强国和数字中国建设具有重要意义。
工业4.0时代的来临，使得制造业也逐步进入万物互联时代，尤其是近几年来以工业互联网为基础的工业智能技术和边缘计算技术的不断演进和日趋成熟，以往用于高端装备的预测性维护等智能检测和运维手段具备了大范围应用的经济性前提，被认为是工业互联网最有落地潜力和高附加价值的“杀手级”应用。
智能检测和运维以“模型为核心”，模型能够学习人的经验，替代人来分析问题和形成决策，从新的问题中积累经验，从而避免问题的再次发生。达到设备健康状态透明可见、故障自诊断和可预测、运维计划可调度、剩余寿命可评估和自适应运维策略推荐。
智能检测和运维的关键技术和瓶颈
上世纪七十年代以前，设备管理和运维以事后维修为主，之后逐步演变为预防性维修。进入九十年代后期，激烈的市场竞争促使企业开始采用主动维修方式，例如飞机发动机领域最早尝试应用预测性维护手段。工业4.0时代的来临，使得制造业也逐步进入万物互联时代，尤其是近几年来以工业互联网为基础的工业智能技术和边缘计算技术的不断演进和日趋成熟，以往用于高端装备的预测性维护等智能运维手段具备了大范围应用的经济性前提，被认为是工业互联网最有落地潜力和高附加价值的“杀手级”应用。
智能检测和运维的重要特征为设备健康状态透明可见、故障自诊断和可预测、运维计划可调度、剩余寿命可评估和自适应运维策略推荐。基于大数据平台和智能算法模型进行运维工作智能排程、解决方案推送，辅助运维精准实施，根据需要运维专家进行远程支持，运维结束后进行智能检查验证，最后形成运维流程闭环，实现运维知识、专家经验、设备机理和大数据知识的模型化，并通过模型不断迭代优化，从而提升模型的可靠性和准确性。
智能检测和运维的瓶颈：
数据孤岛现象严重，数据价值流失。很多企业的设备数据和相关功能分布在各类第三方的设备状态检测系统中，缺乏统一架构规划，数据集成差，没有将工艺数据、物料数据、检修记录等进行综合分析，容易导致故障诊断出现偏差。
设备管理系统片面追求大而全，缺乏深度功能。重管控、轻体验、重数量、轻质量，缺乏专业的设备状态监测、故障诊断、预测性运维等模块。
故障模型沉淀周期长，数据和模型的缺失也导致备受关注的设备预测性维护落地效果不及预期。
中心化与分布式相结合的工业数据集
运维领域的生产设备数据资产具有重要的价值，它是人工智能训练的基础，也是机理模型参数设置的依据，没有数据资产，工业模型将失去精确度，工业智能也将变为无源之水。
针对生产设备智能检测和运维数据中高价值数据的高度隐私性，实现数据不出厂的前提下形成规模化的数据资产中心，我们提出了中心化与分布式相结合的数据资产中心架构，兼顾通用非保密数据的中心化和企业隐私数据的分布式保存方式，既能保护企业隐私，又能在形式上生成大规模的针对智能运维的工业数据集，形成静态数据和动态数据管理能力，为预测性维护提供数据基础。在此基础上，结合重点行业进行数据确权和数据定价策略，对接数据交易中心，利用市场化的方式体现数据价值，实现数据共享。
工业智能算网如何赋能检测和运维？
工业智能算网的核心能力之一就是构建各类工业数据集，为智能检测和运维场景构建中心化与分布式相结合的工业数据集。通过采集各类生产设备及现场实时数据，包括连续数据和离散数据，用于工业模型的监测、诊断、预测等智能运维分析的实时数据输入，同时，形成历史状态数据集，用于模型优化、维护维修方案优化等分析工作。
工业智能算网提供的隐私计算等工具，能够为工业数据集的调用和分析提供便利，在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算，数据以“可用不可见的”的方式进行安全流通，能有效的解决智能检测和运维中最关键的“数据孤岛”问题，成为数据安全保护的重要技术手段。同时隐私计算中的多方安全计算技术还可以控制数据的用途以及用量，做到数据的“用途可控可计量”。
工业智能算网能够为智能检测和运维场景提供丰富的机理模型和数据驱动的工业智能算法以及二者的融合模型，能够为行业积累专有模型和知识。例如，建立基于统一平台的生产设备监测模型，可解决信息流数据、物质流数据等多数据融合和模型统一求解问题；建立基于物理模型的监测参数工业模型，可实现生产设备及系统等典型行业智能运维的模块化功能；建立基于深度学习的故障监测工艺模型，可有效实现设备的数据提取与信号识别；建立基于神经网络的腐蚀预测工艺模型，可准确揭示设备腐蚀行为的演变规律性；建立基于智能学习的寿命预测工艺模型，可精准判断设备的退化指数并预测剩余寿命；建立基于高层次特征识别的故障诊断工艺模型，可实现生产设备的故障诊断与状态评估。
某核电领域超大型冷却塔预测性运维
