近日，我国迎来了预测性维护领域的一次重大里程碑——国家标准《智能服务 预测性维护 算法测评方法》正式获批发布，并将于2024年7月1日正式实施。这一标准的诞生，犹如一道破晓之光，照亮了我国预测性维护算法的研发、测评与应用之路，为行业提供了一套权威、统一的测评方法与指导原则，有力推动了我国智能运维事业步入高质量发展的快车道。作为主要参编单位之一，航天智控依托在预测性维护领域的深厚积淀，为该标准的制定提供了有力支持。

解锁困局，国标破冰前行

随着工业智能化的快速演进，预测性维护作为智能运维的核心技术，正逐渐成为提升企业运维管理水平和效率的关键驱动力，而算法则是其实施效能的核心所在。此外，根据知名物联网市场调研机构IoT Analytics最新一版的《2023—2028年预测性维护和资产性能市场报告》显示，预计到2028年，预测性维护市场将以每年17%的速度增长。然而，长期以来，预测性维护算法的准确性、有效性和适用性缺乏科学合理的评估机制，导致市场发展速度与关注度不匹配，潜在价值未能充分释放。

国家标准《智能服务 预测性维护 算法测评方法》的出台，不仅解决了预测性维护领域长期以来存在的技术瓶颈，还为业界提供了一套全面、系统、可操作性强的测评方法，有助于优化预测性维护算法的选择与使用，提高预测性维护工作的准确度和可靠性，切实降低设备故障带来的经济损失，提高运维效率，极大地推动预测性维护技术的广泛发展和深度应用。

集思广益，共筑国标基石

该国家标准于2021年获批立项，在长期的筹备和论证后，于2022年5月24日正式启动，由机械工业仪器仪表综合技术经济研究所牵头，全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会（SAC/TC124）归口，共计70余家单位的110余位专家组成标准起草工作组，覆盖智能装备、石油化工、航空航天、电力、新能源、工业自动化等20余个行业，并将多行业应用实践经验融入标准之中，为标准的有效推广实施打下了坚实基础。

▲航天智控智能诊断中心胡勇博士应邀参加了启动会议

标准将预测算法与模型划分为监测、诊断、预测等3大类6个子项，充分考虑监督学习、非监督学习等类型以及机器学习、深度学习等特点，采用黑盒和白盒测试相结合的方案，规定测评流程、测评体系和测评方法等，旨在建立预测性维护算法与模型评价准则，进而促进预测性维护技术的落地应用与实施。

为确保算法测评方法的科学性和公平性，标准工作组同步开展了算法的测试及验证。依托现有实验室及相关平台，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。

▲工业智能与预测性维护实验室

国标引领，赋能产业升级

航天智控在预测性维护算法的研发和应用中积累了丰富的经验，并在工业设备振动分析、故障诊断模型构建、数据分析与算法优化等方面具有独特优势。作为国家标准《智能服务 预测性维护 算法测评方法》的主要参与者与实践者，是对航天智控多年来研究成果的权威肯定，亦将成为其产品与服务进一步升级迭代的强力助推器。

目前航天智控的设备故障诊断系列软硬件产品已广泛应用于钢铁冶金、石油石化、煤炭、化工、电力等众多行业，通过一体化的数据采集、状态监测、故障智能诊断以及全生命周期智能运维服务，切实解决了用户的核心痛点，有效提升了工业企业的智能化水平，实现了提质增效、降本减耗的双重目标。

展望未来，航天智控将紧跟国标导向，继续深化预测性维护领域的探索与实践，积极推动技术创新与应用推广，赋能产业升级，推动中国智能制造走向世界舞台，谱写智能运维新篇章。