5G+大数据在工业设备预防性维护中的运用

摘要：企业需对设备状态实施实时监测追踪、异常预警、智能诊断与预防处置，以保障产品质量与产量，提升经济效益。基于 5G 通信作为信息传输载体，借助物联网技术完成设备状态数据采集，并依托大数据技术与信息化软件实现人机交互，可满足多数工业企业对设备状态感知及预防性维护的需求。

关键字：5G+大数据；工业设备；预防性维修

前言

在工业智能化转型浪潮中，设备管理的精准性与时效性成为企业核心竞争力的关键指标。传统工业设备维护依赖人工巡检与阈值报警，常因数据滞后导致故障预判不足、维护成本高企。5G 与大数据技术的深度融合，为破解这一难题提供了全新路径 ——5G 的高速率、低时延与大连接特性，可实时汇聚设备振动、温度、负载等多维度数据，提升工业设备预防效能，促进企业生产水平提升。

一、5G+大数据在工业设备预防性维护中的应用原理

5G + 大数据在工业设备预防性维护中的应用原理以 “数据链” 为核心：通过振动、温度、压力等多类型传感器（如三轴加速度计、热电偶）实时采集设备运行的多维物理信号，例如机床主轴以每秒 10 万次频率抓取振动波形，反应釜压力变送器以 0.1% FS 精度监测压强变化。借助 5G 的mMTC 大连接能力，单厂区可支持百万级设备并发接入（如汽车焊装车间 2000 台机器人同时联网），突破传统网络容量瓶颈；依托URLLC 低时延特性，异常数据（如冲压机床振动突变信号）可在 1 毫秒内传输至边缘计算节点（MEC），本地完成 90% 无效噪声过滤后，仅将特征数据（如振动有效值、温度梯度）通过 5G 传输至云端。大数据平台通过傅里叶变换将振动时域信号转换为频域特征，精准识别轴承内圈故障频率（162Hz），结合LSTM 神经网络构建设备剩余寿命（RUL）预测模型，可提前 6-12 个月预警齿轮箱磨损趋势。分析结果联动生产排程系统（MES），动态生成维护窗口，实现工业设备从 “经验维护” 到 “数字预控” 的范式革新。

二、线监测维护子平台一一实时干预实现预防维护

（一）5G 助力设备数据实时高速采集

在工业设备运行中，大量关键数据亟待获取，5G 技术凭借其卓越特性，有力地解决了数据采集难题。5G的eMBB 增强型移动带宽，使数据传输速率大幅提升，像工厂中众多传感器所收集的设备运行参数，如转速、压力、温度等，能以极快速度上传。例如在汽车制造工厂，生产线上的机械臂动作频繁、精度要求高，5G 可让机械臂上传感器的数据瞬间传输至后台，为设备状态评估提供及时依据。其 mMTC 大规模机器通信特性，保障了海量设备连接的稳定性。一座大型工厂里，各类设备数以千计，从大型加工机床到小型检测仪器，5G 确保它们同时在线且数据传输稳定。同时，URLLC 高可靠低延时通信让数据传输几乎无延迟，对于高速运转、对控制响应要求极高的设备，如高速冲床，能及时反馈设备状态，避免因数据延迟导致故障无法及时察觉。5G 的广泛覆盖与强信号，使得在工厂复杂环境下，设备状态监测系统和硬件可灵活部署在各个角落，设备上的传感器也能稳定工作，全方位实时采集数据，为后续大数据分析筑牢基础。

（二）大数据实现设备运行数据深度分析

大数据技术对从设备采集来的海量、复杂数据进行深度挖掘与分析。首先是数据清洗，工业设备产生的数据夹杂噪声与错误值，大数据技术通过算法剔除异常数据，如在钢铁冶炼设备数据中，去除因传感器故障产生的离谱温度数据。接着是加工，将原始数据转换为可分析的形式，像把设备运行时间序列数据按特定周期整合。通过分析，能得出诸多关键结论。以化工设备为例，通过长期运行数据建立设备运行模型，分析压力、温度、流量等参数关系，可判断设备是否正常运行。若某段时间内，反应釜压力在正常流量与温度下异常波动，经大数据分析就能定位可能存在的阀门堵塞、管道泄漏等问题。还能评估设备健康度，综合设备历史运行数据、维修记录、当前运行参数，利用算法得出设备健康评分，预测设备剩余使用寿命，为制定维护计划提供关键参考，让设备维护从被动维修转向主动预防。

（三）5G + 大数据构建精准故障预测模型

5G 保障设备数据实时、稳定、高速传输至大数据平台，两者结合构建精准故障预测模型。在风电设备领域，风机分布在广阔区域，5G 让风机叶片振动、发电机温度、齿轮箱转速等数据快速汇集。大数据运用机器学习算法，如时间序列回归算法，对这些长期积累的数据进行分析建模。通过分析不同工况下数据特征，模型可学习到正常运行模式与潜在故障模式。当实时数据偏离正常模式达到一定阈值，系统便能预测设备可能出现故障。例如，通过对风机叶片振动数据长期监测与分析，若模型预测到叶片振动幅度在未来几小时内将超出安全范围，极有可能是叶片出现裂缝，运维人员可提前准备，安排检修，避免风机故障停机造成巨大损失。这种基于 5G + 大数据的故障预测模型，大大提高了故障预测的准确性与及时性，有效降低设备突发故障风险。

（四）依据 5G + 大数据分析结果制定维护决策

基于 5G + 大数据对设备运行状态监测、故障预测分析，企业能制定科学合理的维护决策。对于状态良好、健康评分高且故障预测短期内无异常的设备，可适当延长维护周期，减少不必要维护成本。如纺织厂中稳定运行的织布机，经数据分析无需频繁维护，可按优化后周期保养。若设备健康度下降、有潜在故障风险，根据预测故障类型与时间，安排针对性维护。例如，数控机床，若预测到滚珠丝杠磨损将影响加工精度，可提前准备备件，在生产间隙更换，避免影响生产进度。同时，利用 5G 通信，维护人员在远程就能获取设备详细数据与分析报告，结合现场实际情况制定最优维护方案，实现高效设备管理，保障工业生产稳定、高效运行，提升企业整体竞争力。

结束语

5G 技术作为物联网应用的底层通信支撑，其价值实现往往需要与具体应用场景深度融合。本方案通过整合 5G、大数据分析及人工智能等创新技术，构建了覆盖企业设备全生命周期的智能管理体系，实现了设备状态的全域实时感知，以及故障预警、智能诊断、预防性维护和健康度分析等核心功能。未来可进一步与增强现实 / 虚拟现实技术结合，在智能巡检、远程指导、AR 维修教学培训及 AR 辅助装配等场景中催生更多创新性应用。

参考文献

[1]李传维.5G+大数据在工业设备预防性维护中的应用[J].《长江信息通信》，2023，7：223-225

[2]张晗;陈立全;方瑞琦.5G工业互联网下的轻量级数据使用安全方案[J].《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心， 2024，3：772-780