2024 年 PLC（可编程逻辑控制器）维护领域的最新趋势和实践强调预测性维护、高级数据分析以及与人工智能、物联网和边缘计算等新兴技术的集成。

预测性维护： 利用人工智能和机器学习，预测性维护正在成为常态。通过分析历史和实时传感器数据，人工智能可以在故障发生前识别出故障模式和潜在故障，从而进行定期维护，最大限度地减少停机时间，延长设备使用寿命（Sensemore）（OXMaint）。

异常检测： 机器学习算法擅长检测数据中的异常情况，可在导致设备故障之前指出潜在问题。这种方法不需要大量的故障数据，而且可以在不同的机器上进行扩展（物联网分析）（OXMaint）。

与物联网集成： 物联网（IoT）可通过收集设备性能的实时数据对资产进行集中监控。通过分析这些数据，可以预测维护需求并及早发现问题，从而提高整体运营效率（Sensemore）（StartUs Insights）。

数字孪生是物理设备的虚拟复制品，可对资产性能进行持续监控和分析。这有助于模拟运行状况和预测潜在故障，从而制定积极主动的维护策略（Sensemore）（OXMaint）。

边缘计算：通过在更靠近数据源的地方而不是在集中式云中处理数据，边缘计算可减少延迟并实现实时决策。这对于即时应对人工智能算法检测到的潜在问题至关重要（OXMaint）。

沉浸式技术： 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）正被用于远程协助和培训。维护团队可以远程接受专家的实时指导，从而提高故障排除效率并降低差旅成本（Sensemore）（OXMaint）。

先进的数据分析技术可优化设备维护并最大限度地减少停机时间。整合各种来源的数据可提供设备健康状况的整体视图，有助于做出明智决策和制定维护计划（物联网分析）（StartUs Insights）。