工業物聯網為工廠提供預測性維護

2022-09-08 09:34:09來源：千家網關鍵詞：工業物聯網數據處理器物聯網解決方案閱讀量：21107

導讀：通過工業物聯網和站點范圍內的建筑物內連接，工廠可以提高效率，減少停機時間，并確保其設施持續運轉。在工廠使用這種技術之前，工人必須自己發現問題，并希望他們能找到解決方案，在嚴重損害發生之前進行維修。

　　通過工業物聯網和站點范圍內的建筑物內連接，工廠可以提高效率，減少停機時間，并確保其設施持續運轉。

　　由于內部連接和物聯網(IoT)工具，工廠變得更加智能。工業機器人在工廠車間漫游并不奇怪，物聯網工具可以實時監控材料、組件和成品的流動，這并不奇怪。然而，物聯網還可以為工廠做更多的事情，包括增加預測性維護，這是技術人員在連接機器發生故障前對其進行維護的做法。

　　通過工業物聯網和站點范圍內的建筑物內連接，工廠可以提高效率，減少停機時間，并確保其設施持續運轉。在工廠使用這種技術之前，工人必須自己發現問題，并希望他們能找到解決方案，在嚴重損害發生之前進行維修。

　　如今，此類問題已不復存在。那些相同的工廠工人，可以在他們的手機上收到一個設備無法正常運行的警報。他們可以獲得即時診斷，從而節省通常用于解決問題的時間。工人們可以利用這項技術在問題變成危機之前解決問題，而不是希望他們能夠這樣做。

　　如何實施預測性維護

　　讓公司提前解決問題，在問題開始前解決問題，這可能是預測性維護帶來的最大好處。大多數運營商已經具備的低延遲連接、自動化和物聯網設備的結合，使這種維護成為可能。當工廠使用機器學習和預測分析來發現當前和過去數據中的模式時，它們可以發現警告信號并立即采取行動。

　　人們也可以發現這些警告信號，但可能不像聯網的機器那樣可靠、及時。例如，通過物聯網技術，車輛的診斷系統可以立即報告問題，并解釋何時以及如何解決問題。

　　在工廠具備預測能力時，可以實現以下四件事：

　　最大限度地減少手動數據收集

　　與人工設備檢查相比，連接的傳感器和智能工具更容易、更快、更可靠地發現潛在問題。總會有需要親自診斷工作的問題，但工廠應該利用可以在異地和自動完成初始數據收集這一事實。這讓員工有更多時間專注于只有一個人能做的任務。

　　習慣與數據打交道

　　機器可以提供的信息可能是壓倒性的，建議使用能夠處理數據并從中學習的分析平臺，以便將傳入的性能指標和所需維護之間的點聯系起來。這樣工人們就可以對分析后的信息做出判斷，而不是試圖找出原始數據。

　　把全面整合作為目標

　　工業物聯網的目標是產生最大程度的內部連接。然而，要實現這一點，每個流程和設備都必須在價值鏈上無縫通信。如果工廠希望擁有一個可以使用其預測性維護解決方案的統一數據網絡，則應該在所有工具中集成軟件和硬件。

　　集成有時會很困難，因為不同供應商的產品必須無縫協作。工廠需要確保基礎設施中的每個組件都能彼此協作。

　　部署蜂窩無線網絡

　　在某些情況下，固定連線和Wi-Fi網絡可以連接物聯網設備，但在許多其他情況下，蜂窩網絡是必不可少的。無論其條件或位置如何，蜂窩網絡更有可能保持物聯網解決方案的連接。例如，一家石油公司需要基于SIM的預測維護系統連接，以準確監測采掘機鉆頭的健康狀況，防止任何損壞。

　　如果工廠能夠保持機器的連接，并有效地利用收集到的數據，就有可能從預測性維護中獲得最大收益，這可以幫助降低成本，并保持設備滿負荷運轉。

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