预测性维护中的异常检测识别设备行为中可能表明潜在故障的异常模式。它通过分析传感器数据（如温度、振动或压力）来建立正常运行的基线并标记与基线的偏差。此过程通常涉及三个步骤：数据收集、模型训练以识别正常模式，以及实时监控以检测异常。例如，电机的振动传感器可能会将数据发送到学习稳定运行期间典型振动范围的系统。如果传感器报告的值超出此范围，系统会发出警报以进行进一步检查或维护。
常用技术包括统计方法、机器学习模型和混合方法。诸如 z-score 分析或移动平均等统计方法基于历史数据设置阈值。诸如自动编码器或隔离森林之类的机器学习模型会自动学习复杂的模式，而无需手动设置阈值。例如，可以训练自动编码器神经网络来重建正常的传感器读数；如果重建误差飙升，则表明存在异常。隔离森林是另一种无监督方法，通过随机拆分特征来隔离数据点，由于其稀疏分布，因此更容易检测异常。混合方法将规则（例如，“温度超过 100°C 非常关键”）与 ML 模型相结合，以减少误报。这些方法通常部署在分析之前预处理数据（归一化、去除噪声）的管道中。
主要挑战包括处理嘈杂数据、最大限度地减少误报以及适应不断变化的情况。例如，传感器故障可能会产生被误认为是异常值的离群值，需要数据验证步骤。为了解决概念漂移（例如，季节性温度变化），模型可能需要定期重新训练。边缘计算有时用于在设备本地运行轻量级异常检测，从而减少诸如工业机器人等时间敏感型系统的延迟。开发人员还必须平衡检测灵敏度——过于严格的阈值会触发不必要的维护，而宽松的阈值会遗漏问题。用于数据流的 Apache Kafka 和用于模型实现的 scikit-learn 或 PyTorch 等库通常是技术栈的一部分。通过集成这些组件，异常检测能够实现主动维护，从而减少停机时间和成本。