工业4.0时代的系统可靠性工程：挑战与创新

在工业4.0时代，系统可靠性工程面临挑战与机遇并存。一方面，网络物理系统的复杂性、新型数值技术的集成以及海量数据的处理，给保障系统可靠性带来新困难。另一方面，AI驱动的预测、数字孪生和物联网赋能系统等创新，使能了正在变革可靠性工程的新方法论。基于状态的监测和预测性维护是关键进展的典型，它们利用实时传感器数据采集和AI来预测和预防设备故障。这些方法减少故障和停机时间，降低成本，延长设备寿命并提升可持续性。然而，也带来了数据管理、集成复杂性、对快速准确模型和算法的需求等挑战。总体而言，工业4.0中先进技术的融合要求重新思考可靠性任务，强调适应性和实时数据处理。在本章中，我们拟回顾该领域的最新创新、相关方法与应用，以及仍待探索的挑战与障碍。在重点赛道上，我们聚焦基于传感器监测和驾驶辅助系统的智能制造与汽车工程应用。