在《世界是平的》一书中，作者托马斯•弗里德曼曾描述这样一个场景：一架波音777客机在飞行途中引擎遭遇雷击，紧急关头，引擎上的传感器将引擎状态数据通过卫星传输到引擎制造商中心控制室的计算机上，人工智能复杂算法对数据进行分析，并自动判断引擎可能遭遇雷击，通知工程师关注。工程师对飞行引擎进行远程故障分析和诊断，决定飞机是否需要降落，以便进一步检查或维修，而无需等到飞机着陆才耗时进行地面检查。
如今，这一场景在中国的许多工业领域已经实现。在制造业转型升级的大背景下，越来越多的制造企业在向服务转型的过程中，将目光投向了代表智能服务新模式的远程运维服务，而远程状态监测和故障诊断是实现远程运维服务的数据基础和重要服务内容。
忆往昔：回溯状态监测发展历程
状态监测是为了指示机器运行状态，识别出机器状态的显著变化，通过一定的检测、监视、分析和判别方法，对异常、故障状态及时做出报警，对机器的状态参数（振动、温度等）进行监测，并为进一步的故障分析、性能评估等提供信息和数据的过程。
这是预知性维修的重要组成部分，能够及时发现故障的皁期征兆，采取相应措施，避免、减少重大事故的发生；一旦发生故障，能自动纪录故障过程的完整信息，以便事后进行故障原因分析；通过分析设备异常运行状态，揭示故障原因、程度、部位，为设备在线调理、停机检修提供科学依据，延长运行周期，降低维修费用；同时可充分地了解设备性能，为改进设计、制造与维修水平提供有力证据。一般而言，常见的状态监测包括：振动分析和诊断、润滑分析、声发射、红外热成像、超声测试（材料厚度/缺陷检测）、电机状态监测和电机电流特征分析、基于模型的电压和电流系统等。
回看状态监测几十年的历程，总共经历了从离线到在线，从监测到诊断，从转动机械到其他设备、从振动到其他参数，从本地到远程的发展。
从离线到在线：过去，由于传感器和数据采集器价格高昂，早期的状态监测都以离线式为主。一台可移动的数据采集系统，定期或不定期对多台机械设备进行不连续地数据采样，然后分析机器的状况。而现在，随着传感器、模数转换器（A/D) 和计算等成本下降，越来越多的机械设备能够支付在线监测的投资，从而实现了连续的数据采集。其好处是可以随时了解机械设备的运行状况，并根据状况采取合理的运行维护措施。
从监测到诊断：以往，监测系统仅提供一些状态参数的数值，展示这些参数的变化趋势，起到监测作用。如今，得益于信号处理技术的广泛采用，通过傅里叶变换、模式识别等算法，从信号中分离出与故障相关的敏感成分，使得分析和诊断功能不断加强。经过专业训练的工程师可以通过数据解读，分析和判断机械设备的故障。
从转动机械到其他设备、从振动到其他参数：针对转动机械的振动监测最早开始广泛采用监测技术，发展至今已经超过了50年。而今，随着红外热成像、超声、激光等新传感技术的发展，状态监测应用的对象也扩展到更广泛的设备和资产上，应用领域大大拓展。
从本地到远程：随着网络技术的发展，状态监测从本地监测逐步发展为远程监测。用户可以方便地将数据分享给千里之外的设备专家，以获得专业的分析诊断服务。
瞻未来：状态监测演进方向
状态监测经过数十年的发展，在未来又会怎样演进呢？以下是一些可能的发展趋势：
从维护到资产管理再到服务的新模式：状态监测目前是预知性维修的重要组成部分。近两年，一些先进企业，如中国石化、神华集团等，在智能工厂项目中，将状态监测作为资产管理的核心模块、评价和管理企业生产的核心资产。随着行业中专业分工的不断深化，状态监测将回归到本原，成为设备制造商和专业服务商为设备用户提供全生命周期增值服务的重要基础和手段，状态监测将由技术导向转变为服务导向。甚至，状态监测可以为重要设备、资产的金融保险服务创新创造条件。如德国安联保险，对配备合格状态监测系统的风力发电机提供更优惠的保费。
状态监测加快普及：随着模数转换器（A/D) 、微机电系统（MEMS) 发展，IT技术成本不断降低，状态监测将进入快速普及期。以往由于成本高企，由关键设备独享的技术，将越来越普及化。如沈鼓测控公司最新推出的SG2000机泵群无线• 云监测系统，采用微机电系统（MEMS) 传感器、物联网通讯、电池供电，一个传感器可提供三轴向振动和温度等10个参数的云端在线监测，而其传感器的售价比传统单轴向加速度传感器的三分之一还低。这一产品，使之前昂贵的“奢侈品”变成了免维护、抛弃型的消费品，未来应用范围不可限量。
专家智慧与人工智能相辅相成：在状态监测发展之初，一些国内外厂商和院校研究开发了基于决策树或推理机的所谓“专家系统” ，但20多年的使用结果，并未让用户信服。如今人工智能如火如荼，又让人们对状态监测实现智能诊断燃起了希望。然而，监测对象的多样性、复杂性和数量的有限性，决定了状态监测的大数据和人工智能将比商业大数据和人工智能更具挑战性。因此，在设定目标时，不应好高骛远地设定为替代专家，而是定位为专家智慧与人工智能相辅相成，使大数据和人工智能成为专家的“助手” ，提高专家诊断的效率和准确性。
从单机向集约发展：随着信息系统不断发展，智能工厂示范项目逐步落地，状态监测数据的“竖井”被打破。以往互不联通的专业系统数据，已经逐步实现互联互通。旋转设备监测数据、电气监测数据、腐蚀监测数据和控制系统数据都将实现互联互通，为人工智能挖掘数据创造更好的条件。
社交化、众包化发展：如今微信已经成为不可或缺的社交途径。预测状态监测也将不可避免地在垂直领域实现社交化和众包化。比如沈鼓云服务平台正在探索“互联网+”时代下状态监测的社交化发展，其创建的微信公众号“设备管理研习社” 已经积累了 1万名订阅用户。现在，正打造集合状态监测、专业社交、知识分享、服务众包功能于一体的移动应用 APP。
述实例： “沈鼓云”全生命周期服务
沈阳鼓风机集团股份有限公司是以重大技术装备国产化为己任的中国机械工业100强企业。沈鼓集团十分重视商业模式的刨新和新技术的研究应用，于2012年提出了“由制造向服务转型”的发展战略。沈鼓测控公司以自主研发的机组监测系统SG8000和远程监测中心为基础，打造沈鼓云服务平台，打通机组服务全流程，以实现数据躯动的机组全生命周期服务。
沈鼓云服务平台实践了“互联网+生产性服务”模式，用户遍布全国，现已在线接入162家机构、机组数达1232台。远程监测及故障诊断中心会同沈鼓设计、制造、试产、故障诊断专家组，为用户提供实时、远程、在线监测服务，系统实时预警1800多次，诊断服务1600余次，临时诊断87次，应用户的邀请到现场诊断53次。
沈鼓云服务平台帮助沈鼓集团荣获了“互联网与工业融合创新试点企业” 、“辽宁省智能制造及智能服务试点示范标杆企业” 荣誉称号，并获评工信部颁发的“中国‘互联网+ ’行动百佳实践案例”和“智能制造试点示范”称号。目前，沈鼓测控正在中国机械工业联合会的支持下，牵头制定《旋转机械远程状态监测及诊断服务平台数据标准》。此项标准已有上海电气、东方电气、陕鼓动力、杭汽轮、三一集团、西安交大、华能集团、中国石化、中煤集团等大型企业共同参与。
经过用户需求分析和技术积累，结合互联网思维，沈鼓测控公司推出了一款集无线物联网、低功耗MEMS传感技术于一体，可扫码部署，能在手机、平板电脑、PC多屏显示，并能实现云端和本地数据存储的SG2000机泵群无线•云监测系统。这一云监测系统采用的智能无线传感器MCS202是一种“三轴振动+温度测量”的新型数据采集装置，内置无线发射天线，基于LoRa (Long Range， 基于扩频技术的超远距离无线传输方案）的无线传输私有协议，可低功耗、长距离、无线传输。MCS202结构紧凑，体积小巧，防坐、防水、防爆，便于安装。
SG2000云监测系统采用无线数字信号传输方式消除了长电缆传输带来的噪声干扰，整个测量系统具有极高的测量精度和抗干扰能力；星型网络拓扑结构可以组成庞大的无线传感器网络，可随时随地获得机泵运行状态和报警信息，采集的数据可以实时无线传输至计算机；根据现场通讯条件，智能自适应波特率及数据传输间隔，特征值传输可视通讯距离2km，工厂实际使用距离500m (无明显阻挡）。沈鼓云服务平台适用于石油化工、油田、电力、生物、机泵制造厂等不同行业的客户，为其提供专业的诊断服务，帮助企业提升生产效率，避免潜伏的危机发生，降低生产运营成本。
核心关注：拓步ERP系统平台是覆盖了众多的业务领域、行业应用，蕴涵了丰富的ERP管理思想，集成了ERP软件业务管理理念，功能涉及供应链、成本、制造、CRM、HR等众多业务领域的管理，全面涵盖了企业关注ERP管理系统的核心领域，是众多中小企业信息化建设首选的ERP管理软件信赖品牌。
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本文标题：沈鼓云服务，引领远程状态监测新趋势
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