11月15至17日，以“数字生态”为主题的Digital Future Show 2023数字科技与创新应用展在落下帷幕，其中15号举办的第五届智能维护技术大会聚焦在在智能制造背景下，工业系统向更为自动化、智能化方向发展。
    现代工业设备与生产过程紧密相连，设备一旦发生故障，轻则影响生产效率，重则可能对整个供应链产生破坏性影响。对于维修管理而言，维护维修的工作量、维修响应能力、系统可靠性和稳定性要求、维护人员综合技能要求等都面临重大的挑战。面对绕不开的“工业互联网、数字化转型”时代大背景，探索新的维修模式和服务形态，成为企业的当务之急。

预测性维护，提高资产可靠性

    预测性维护旨在防止设备故障和停机，同时提供数据参考，帮助企业制定科学的维护方案。
《智能制造能力成熟度模型》国标在“装备/设备管理”能力域的要求就是“关键工序设备应具备预测性维护功能”。 随着制造业升级转型，工业数据的收集、处理技术越来越成熟，当前设备运维模式的转型正在从被动走向预防，从基于工况指标开展维护走向基于数据分析预测开展维护，从状态监测到智能诊断。

    设备预防性维修的本质是“维”，而非“修”，其关键是预先识别和技术控制设备的失效状态。设备的预防性维护可以确保设备的最优使用效率，确保设备在紧急情况下的可用性，保障维修或使用人员的生命安全，从而提高维修效率，科学地进行管理，可以有效地促进我国的智能化生产取得新的突破。 

非计划停机，不能承受的损失之重

    对于制造企业来说，自动化生产程度越高，用到现代设备也越多，这些设备不仅种类繁多，而且结构非常精密、复杂，资产价值高。无论是因为设备故障、丢失配置还是生产环境变化，非计划停机无疑是自动化生产过程的一个重大隐患。

    以自动化和标准化程度都比较高的汽车制造业为例，汽车产线面临各种复杂的技术和安全挑战，它的停机成本是所有行业中最高的，根据AUVESY-MDT日前发布的白皮书，当生产陷入停顿时，汽车制造商为此每分钟付出的成本是22,000美元。

    SIMICAS，一款专门为企业针对OT层数据安全管理而搭建的远程运维平台，协助最终用户对设备进行远程管理。包括查看设备的健康表现、运行状态，查询故障记录、历史参数、文件，并可通过此功能实现对设备控制指令、参数的远程下发。
    在OT层面，各类设备控制系统中的程序、配置、参数是高度自动化生产型企业的“隐形资产”，通过对设备运行程序的数据跟踪与备份，对设备的实际运行状况进行监测，确保其正常、合理、有序地进行，在发生意外的时候，为企业确保业务连续性、减少停机时间提供有力的数据支持。