ROADS案例实践：制造业的设备物联网与预测性维护

3.3 制造业的设备物联网与预测性维护

为重型机械设备制造商构建物联网平台，实现从卖产品到卖服务的转型。

• 实时（Real-time）：

  • 挑战：设备故障停机造成巨大损失，传统定期维护成本高且不精准。
  • 解决方案：在设备上加装传感器，通过5G/NB-IoT实时采集振动、温度、压力等数据流。基于流计算平台（Flink） 实时分析设备健康状况，预测潜在故障，并在异常时提前发出预警，调度工程师进行预测性维护。
  • 技术选型：IoT平台（如AWS IoT Core, Azure IoT Hub），时序数据库（如InfluxDB, TDengine），流处理框架（Apache Flink）。

• 按需（On-demand）：

  • 挑战：客户希望根据设备实际工作时长或产出付费（即“吨公里”模式），而非一次性购买。
  • 解决方案：基于实时采集的设备运行数据，构建按用量计费（Usage-Based Billing） 的核心计费引擎。客户可以通过Portal按需订阅不同的服务套餐（如“基础监控”、“高级预警”、“全托管维护”）。
  • 架构要点：设计高精度、高可靠性的计量数据采集和计费流水线。

• 全在线（All-online） & 自助（DIY）：

  • 挑战：客户无法随时了解设备状态，提交服务请求流程复杂。
  • 解决方案：为客户提供设备健康状态看板，支持在线提交服务请求、查看维护历史和报告。同时，为工程师提供AR远程协助功能，专家可在线指导现场工程师排除故障。
  • 架构要点：实时Web端数据可视化；AR技术集成与低延迟视频传输。

• 自助（DIY）：

  • 挑战：设备参数调整需要厂家工程师到场，响应慢。
  • 解决方案：在确保安全的前提下，开放部分设备参数的远程配置能力。经过认证的客户工程师可以自助通过平台对设备进行微调。
  • 架构要点：严格的权限控制和操作审计；设备指令下发的高可靠性保证（如MQTT）。