2024 年 PLC（可編程邏輯控制器）維護(hù)領(lǐng)域的最新趨勢和實踐強調(diào)預(yù)測性維護(hù)促進進步、高級數(shù)據(jù)分析以及與人工智能供給、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算等新興技術(shù)的集成。

預(yù)測性維護(hù)： 利用人工智能和機器學(xué)習(xí)更高要求，預(yù)測性維護(hù)正在成為常態(tài)積極參與。通過分析歷史和實時傳感器數(shù)據(jù)，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經驗分享，從而進(jìn)行定期維護(hù)探討，最大限度地減少停機時間，延長設(shè)備使用壽命（Sensemore）（OXMaint）培養。

異常檢測： 機器學(xué)習(xí)算法擅長檢測數(shù)據(jù)中的異常情況共創美好，可在導(dǎo)致設(shè)備故障之前指出潛在問題。這種方法不需要大量的故障數(shù)據(jù)高效流通，而且可以在不同的機器上進(jìn)行擴(kuò)展（物聯(lián)網(wǎng)分析）（OXMaint）預判。

與物聯(lián)網(wǎng)集成： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）可通過收集設(shè)備性能的實時數(shù)據(jù)對資產(chǎn)進(jìn)行集中監(jiān)控。通過分析這些數(shù)據(jù)增持能力，可以預(yù)測維護(hù)需求并及早發(fā)現(xiàn)問題應用領域，從而提高整體運營效率（Sensemore）（StartUs Insights）。

數(shù)字孿生是物理設(shè)備的虛擬復(fù)制品提高鍛煉，可對資產(chǎn)性能進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控和分析統籌推進。這有助于模擬運行狀況和預(yù)測潛在故障，從而制定積極主動的維護(hù)策略（Sensemore）（OXMaint）進行培訓。

邊緣計算：通過在更靠近數(shù)據(jù)源的地方而不是在集中式云中處理數(shù)據(jù)科普活動，邊緣計算可減少延遲并實現(xiàn)實時決策。這對于即時應(yīng)對人工智能算法檢測到的潛在問題至關(guān)重要（OXMaint）應用情況。

沉浸式技術(shù)： 增強現(xiàn)實（AR）和虛擬現(xiàn)實（VR）正被用于遠(yuǎn)程協(xié)助和培訓(xùn)很重要。維護(hù)團(tuán)隊可以遠(yuǎn)程接受專家的實時指導(dǎo)，從而提高故障排除效率并降低差旅成本（Sensemore）（OXMaint）。

先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)可優(yōu)化設(shè)備維護(hù)并最大限度地減少停機時間保護好。整合各種來源的數(shù)據(jù)可提供設(shè)備健康狀況的整體視圖能力和水平，有助于做出明智決策和制定維護(hù)計劃（物聯(lián)網(wǎng)分析）（StartUs Insights）。