斯凱孚參編首項預測性維護-算法測評方法國家標準，助推行業高質量發展

國家標準 GB/T 43555-2023《智能服務 預測性維護 算法測評方法》已于近日正式發布，并將于 2024 年 7 月 1 日起實施。該標準由機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所牽頭制定，全國工業過程測量控制和自動化標準化技術委員會歸口。本次編寫匯聚了近百位行業專家參與討論，以及眾多企業力量。斯凱孚作為核心組憑借在智能運維和預測性維護領域的技術實力和實踐經驗，深度參與了該項標準的編制工作，為行業的標準化發展注入了新動力。

國家標準GB/T 43555-2023《智能服務 預測性維護 算法測評方法》正式發布

預測性維護技術水平有了行業“標尺”

該國標是預測性維護領域標準化工作的重要成果，為衡量預測性維護技術水平提供了“標尺”，為其推廣應用提供了“信用證”和“通行證”。在此之前，預測性維護技術雖然是人工智能技術在智能制造領域中的典型應用，但其算法與模型的準確性、有效性和適用性卻難以進行科學合理的評價。2022年起，國標工作組按照標準規定的針對準確率、精確率、召回率等指標的測試方法，對機器學習、專家系統等不同類別算法進行測試，進一步驗證了標準規定的測評流程、測評體系及測評方法。歷經一年多數次的討論修改，最終完成了該國家標準的研制和發布。與《國家標準》制定同步，該工作組也同步申報了國際標準《Intelligent service - Predictive maintenance - Algorithm verification method》，將具有中國自主知識產權的標準成果推向國際，進一步搶占國際標準話語權。

斯凱孚參加《工業自動化設備和系統 預測性維護》國際標準會議交流

斯凱孚深度參編，推進行業發展

作為智能運維行業的技術領導者，斯凱孚深度參與預測性維護的國際標準和國家標準的制定?；谕晟频臄祿柏S富的知識庫和算法庫、成熟的智能運維工具和產品，斯凱孚大力支持了預測性維護通用要求算法評測、虛擬維護效率評價等多項國家標準的制定和發布。其中，在分享SKF專業的數據管理體系方面，通過SKF AKS (Asset Knowledge Science)及IMS?。↖ntelligent　Maintenance　System） taxonomy的交流分享，斯凱孚為該項標準涉及的預測性維護數據管理方案及體系的構建提供了參考建議，并同步完善了SKF IMS場景下的數據庫標準化；在幫助設置評測流程、指標和工具方面，通過SKF 預測性維護平臺、算法和評測架構的討論分享，斯凱孚為該項標準的評測流程、體系、指標和工具集的構建提供了實用參考，并同步促進了SKF智能化算法的標準化、模塊化、流程化和開放式的演進。此外，在幫助創建更加貼近實際場景的數據集方面，通過來自現場應用的、覆蓋狀態監測和故障診斷兩大算法應用場景的數據集的驗證共享，斯凱孚還使得預測性維護標準化數據庫的構建更加貼近現場，讓預測性維護算法測試、驗證更具實用價值。

開放互聯，斯凱孚重構旋轉新定義

一直以來，斯凱孚依托深厚的技術積淀，積極搭建旋轉物聯網的數智世界，以百年的旋轉設計和應用經驗，全生命周期的維護經驗，閉環案例，結合領域人工智能，實現更可靠的智能運維方案。2023年底，斯凱孚中國智能化團隊開發了全新的智能運維解決方案SKF Insight? 云圖智能運維系統。它是SKF經典的領域知識與先進的人工智能技術的融合，具有開放、專業、智能、靈活和安全五大特點。云圖智能運維系統能夠廣泛兼容多廠商的數據采集方案，集成了軸承和設備的物理模型、智能數據模型、專家分析工具、運營維護知識等最佳實踐經驗，可以通過API輕松與生產管理系統、工業互聯網平臺等其他智能制造系統進行無縫集成。

斯凱孚數字化助力客戶提高旋轉設備性能

展望未來，斯凱孚將持續發力，為中國市場帶來智能運維領域的全球領先技術、產品以及豐富應用經驗，并繼續深度參與預測性維護國家標準及相關國際標準的制定、應用和推進工作，加速行業的標準化發展，為中國制造業的高質量發展提供有力支持。