2024 年 PLC（可編程邏輯控制器）維護領域的最新趨勢和實踐強調預測性維護、高級數據分析以及與人工智能、物聯(lián)網和邊緣計算等新興技術的集成。
預測性維護： 利用人工智能和機器學習，預測性維護正在成為常態(tài)。通過分析歷史和實時傳感器數據，人工智能可以在故障發(fā)生前識別出故障模式和潛在故障，從而進行定期維護，最大限度地減少停機時間，延長設備使用壽命（Sensemore）（OXMaint）。
異常檢測： 機器學習算法擅長檢測數據中的異常情況，可在導致設備故障之前指出潛在問題。這種方法不需要大量的故障數據，而且可以在不同的機器上進行擴展（物聯(lián)網分析）（OXMaint）。
與物聯(lián)網集成： 物聯(lián)網（IoT）可通過收集設備性能的實時數據對資產進行集中監(jiān)控。通過分析這些數據，可以預測維護需求并及早發(fā)現(xiàn)問題，從而提高整體運營效率（Sensemore）（StartUs Insights）。
數字孿生是物理設備的虛擬復制品，可對資產性能進行持續(xù)監(jiān)控和分析。這有助于模擬運行狀況和預測潛在故障，從而制定積極主動的維護策略（Sensemore）（OXMaint）。
邊緣計算：通過在更靠近數據源的地方而不是在集中式云中處理數據，邊緣計算可減少延遲并實現(xiàn)實時決策。這對于即時應對人工智能算法檢測到的潛在問題至關重要（OXMaint）。
沉浸式技術： 增強現(xiàn)實（AR）和虛擬現(xiàn)實（VR）正被用于遠程協(xié)助和培訓。維護團隊可以遠程接受專家的實時指導，從而提高故障排除效率并降低差旅成本（Sensemore）（OXMaint）。
先進的數據分析技術可優(yōu)化設備維護并最大限度地減少停機時間。整合各種來源的數據可提供設備健康狀況的整體視圖，有助于做出明智決策和制定維護計劃（物聯(lián)網分析）（StartUs Insights）。
