SMT 贴片机预测性维护系统
为某 3C 代工厂 42 条 SMT 产线构建预测性维护 PoC：边缘时序采集 + Transformer 剩余寿命预测，非计划停机下降 62%。
非计划停机
基线↓62%
平均故障间隔 MTBF
基线↑41%
备件库存成本
基线↓28%
// 背景 BACKGROUND
某 3C 代工厂 42 条 SMT 产线，贴片机非计划停机单次损失约 4.2 万元/小时，停机原因中轴承磨损、吸嘴老化等「渐进性故障」占 70% 以上。
现有 TPM 按固定周期保养：保养过早浪费备件与工时，保养过晚则故障已经发生——计划赶不上退化。
工厂要求：方案必须私有化部署，数据不出厂区；预测需提前至少 48 小时，才能让维护工单进入排产窗口。
// 方案 SOLUTION
边缘采集：振动、电流、温度 12 通道 @ 2kHz 同步采样，MQTT 上报经 Kafka 进入时序存储。
模型层：自监督预训练 + PatchTST 结构时序模型，输出剩余使用寿命（RUL）与故障模式分类；训练数据来自 6 个月历史工况 + 故障注入实验。
部署层：ONNX → TensorRT 量化，运行于边缘工控机（8ms/帧），异常即时触发维护工单并直连 MES 排产系统。
// 技术细节 TECH DETAILS
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数据管线+
边缘网关 12 通道同步采集 → MQTT → Kafka → 时序库（DuckDB + Parquet 冷备），支持断点续传与数据回溯。
时序模型+
PatchTST 结构 + 自监督预训练（掩码重建），下游 RUL 回归头；相比传统 LSTM 基线，RUL 预测 MAPE 降低 34%。
边缘推理+
ONNX 导出 + TensorRT FP16 量化，边缘工控机单帧 8ms；模型热更新通过 OTA 通道下发，无需停机。
业务闭环+
预测结果分级推送：48h 预警进入排产窗口、24h 告警触发备件锁定、即时异常直连产线急停预案。
※ 本案例为概念验证（PoC）项目，指标采集自测试环境并已做脱敏处理，不代表生产环境承诺值。