行业趋势分析
设备运维场景的主要发展趋势
工业制造设备如工程机械、电梯、泵机、工业机器人等的维护，本身却面临着巨大的挑战，设备计划外停机，维护难、维护贵等不仅严重影响了制造效率和质量，也给制造商带来高额的维护保养成本；如何有效、精准地对设备进行维护，成为工业制造数字化转型亟需攻克的难题；随着IoT、大数据、边缘计算等技术的成熟，预测性维护应运而生
- 预测性维护通过对设备运行状态的实时监测
- 使用工业数据建模和分析来进行设备故障诊断
- 预判设备的状态发展趋势和可能的故障模式
- 提前制定维护计划，降低计划外停机时间
预测性维护已经在全球各行业尤其是工业制造领域得到认可并开始规模应用；目前市场中的存量设备数目可观，80%以上的设备还没采用有效的预测性维护方案，而设备维护产生的费用超过设备总体生命周期成本的50%；根据IoT Analytics在2017年的最新市场报告，2016-2022年预测性维护的复合年均增长率CAGR为39%，到2022年总体支出将达到109亿美元
展开详情业务挑战
-
工业设备接入复杂
工业现场长期以来存在大量异构的总线联接，多种制式的工业以太网并存，如何兼容多种联接并且确保联接的实时可靠是必须要解决的现实问题
-
边缘设备缺乏智能
处于网络边缘的工业现场设备，由于缺乏轻量级的计算框架，无法在边缘进行实时响应，实现对数据的聚合、过滤、预测，也无法和云端充分协同
-
工业数据难以洞察
传统制造企业熟悉设备的机理和典型的故障模型，但企业内部缺少专业的数据科学家，也缺乏应用新兴数据分析/AI工具处理海量数据的能力
-
应用开发难度大
制造企业的IT能力有限，而IoT场景多涉及新应用开发，如果缺乏面向IoT场景的端云协同的应用开发使能能力，使得客户不能充分聚焦在业务创新本身，造成业务创新缓慢
典型业务场景
-
快速接入工业设备
-
边缘计算实现端云协同
-
工业数据分析与建模
-
场景化的行业合作伙伴
快速接入工业设备
对接工业网关，适配复杂工业场景，快速接入工业设备
华为AR系列工业网关，具备丰富的工业级接口能力（如工业以太网、RS485等），适应严酷工业环境（宽温差，防水防尘等），
有效解决很多生产现场新老设备并存、接口和协议各异、联接难度大的难题
华为AR系列工业网关，与华为云的IoT平台，大数据服务实现预集成
边缘计算实现端云协同
满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求，为用户提供完整的边缘计算框架
端云协同
边缘计算聚焦边缘设备、网关与云之间的中间结点，作为华为云能力的延伸
轻量化框架
通过轻量化边缘计算框架，将云服务轻量化下沉到边缘，实现基于本地的协议解析，实时分析，分析决策能力
远程管理
基于华为云实现对于海量边缘设备的远程管控
对应产品
工业数据分析与建模
统一工业大数据的参考架构，预置典型模型算法，帮助客户快速构建预测性维护场景数据分析能力
统一工业大数据的参考架构
构建工业IoT场景下，数据的注入，存储，分析，挖掘，可视化等全流程能力
预置典型算法
专业预测性算法支持，预集成工业领域典型算法，如决策树，分类，聚类，回归，异常检测等算法，支持训练模型的灵活导出，可加载到规则引擎，实现实时告警
场景化的行业合作伙伴
面向工业不同领域的设备，聚合行业领先的解决方案商
预测性维护可以帮助各个典型行业的关键设备提升运维服务的响应和效率，降低设备的计划外停机时间对企业生产活动的冲击
预测性维护可以适用的典型行业包括电梯、工程机械、新能源装备、机器人等
华为广泛聚合相关领域领先的解决提供商，向相关行业快速复制预测性维护解决方案
解决方案架构
制造行业预测性维护解决方案
设备预测性维护场景，提供包括边缘计算、IoT平台、大数据等一系列能力，并将边缘计算作为华为云的能力延伸到靠近工业产品的网络边缘处；
携手行业合作伙伴，加速实现工业各领域中的典型设备预测性维护
架构优势
- 一站式云服务组合
- 边缘与云的协同
- 工业数据建模
- 聚合行业生态
优势
设备接入快
依托华为工业网关及华为IoT平台，有效解决工业现场新老设备并存、接口协议各异、联接难度大的难题
边缘有智能
边缘计算作为华为云能力的延伸，将云的能力轻量化下沉到边缘，给设备添加实时处理和分析决策能力
数据洞察易
提供从数据集成、实时处理、数据存储、分析计算、挖掘等全流程数据处理能力，预集成预测性维护场景相关的模型和算法
生态体系广
预集成IoT领域主流厂商的模组/终端，支撑广泛的IoT应用生态合作伙伴
