6-FM-65 华蓄储能 斯凯孚参编首项预测性维护-算法测评方法国家标准，助推行业高质量发展

国家标准 GB/T 43555-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》已于近日正式发布，并将于 2024 年 7 月 1 日起实施。该标准由机械工业仪器仪表综合技术经济研究所牵头制定，全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会归口。本次编写汇聚了近百位行业专家参与讨论，以及众多企业力量。斯凯孚作为核心组凭借在智能运维和预测性维护领域的技术实力和实践经验，深度参与了该项标准的编制工作，为行业的标准化发展注入了新动力。

国家标准GB/T 43555-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》正式发布

预测性维护技术水平有了行业“标尺”

该国标是预测性维护领域标准化工作的重要成果，为衡量预测性维护技术水平提供了“标尺”，为其推广应用提供了“信用证”和“通行证”。在此之前，预测性维护技术虽然是人工智能技术在智能制造领域中的典型应用，但其算法与模型的准确性、有效性和适用性却难以进行科学合理的评价。2022年起，国标工作组按照标准规定的针对准确率、精确率、召回率等指标的测试方法，对机器学习、专家系统等不同类别算法进行测试，进一步验证了标准规定的测评流程、测评体系及测评方法。历经一年多数次的讨论修改，最终完成了该国家标准的研制和发布。与《国家标准》制定同步，该工作组也同步申报了国际标准《Intelligent service - Predictive maintenance - Algorithm verification method》，将具有中国自主知识产权的标准成果推向国际，进一步抢占国际标准话语权。

斯凯孚参加《工业自动化设备和系统 预测性维护》国际标准会议交流

斯凯孚深度参编，推进行业发展

作为智能运维行业的技术领导者，斯凯孚深度参与预测性维护的国际标准和国家标准的制定。基于完善的数据及丰富的知识库和算法库、成熟的智能运维工具和产品，斯凯孚大力支持了预测性维护通用要求算法评测、虚拟维护效率评价等多项国家标准的制定和发布。其中，在分享SKF专业的数据管理体系方面，通过SKF AKS (Asset Knowledge Science)及IMS　（Intelligent　Maintenance　System） taxonomy的交流分享，斯凯孚为该项标准涉及的预测性维护数据管理方案及体系的构建提供了参考建议，并同步完善了SKF IMS场景下的数据库标准化；在帮助设置评测流程、指标和工具方面，通过SKF 预测性维护平台、算法和评测架构的讨论分享，斯凯孚为该项标准的评测流程、体系、指标和工具集的构建提供了实用参考，并同步促进了SKF智能化算法的标准化、模块化、流程化和开放式的演进。此外，在帮助创建更加贴近实际场景的数据集方面，通过来自现场应用的、覆盖状态监测和故障诊断两大算法应用场景的数据集的验证共享，斯凯孚还使得预测性维护标准化数据库的构建更加贴近现场，让预测性维护算法测试、验证更具实用价值。

开放互联，斯凯孚重构旋转新定义

一直以来，斯凯孚依托深厚的技术积淀，积极搭建旋转物联网的数智世界，以百年的旋转设计和应用经验，全生命周期的维护经验，闭环案例，结合领域人工智能，实现更可靠的智能运维方案。2023年底，斯凯孚中国智能化团队开发了全新的智能运维解决方案SKF Insight® 云图智能运维系统。它是SKF经典的领域知识与先进的人工智能技术的融合，具有开放、专业、智能、灵活和安全五大特点。云图智能运维系统能够广泛兼容多厂商的数据采集方案，集成了轴承和设备的物理模型、智能数据模型、专家分析工具、运营维护知识等最佳实践经验，可以通过API轻松与生产管理系统、工业互联网平台等其他智能制造系统进行无缝集成。

斯凯孚数字化助力客户提高旋转设备性能

展望未来，斯凯孚将持续发力，为中国市场带来智能运维领域的全球领先技术、产品以及丰富应用经验，并继续深度参与预测性维护国家标准及相关国际标准的制定、应用和推进工作，加速行业的标准化发展，为中国制造业的高质量发展提供有力支持。