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工业物联网的关键作用是什么？

工业中发生频率最多、影响最大的情况就是停机停产，设备故障如何预诊断、预警成为了工业设备维护的难题。

预测性维护的概念能够追溯到90年代。传感器的不可用性和计算资源的缺乏使得当时的施行变得艰难。物联网、机器学习、云计算和大数据剖析的引入使预测性维护成为主流。特别是，物联网对预测性维护至关重要。它可以将机器的物理动作转化为数字信号，如振动、温度和电导率，以便处置和剖析。
正如研讨数据显现，方案外停工的财务影响是十分严重的。报揭发现，由于方案外的停机时间，大型工厂每年损失323个消费小时。收入损失、重新启动消费线、财务罚款和员工闲置时间的均匀本钱到达每小时52.3万美圆。
运用工具、资料、清单和剪贴板停止设备维护的传统方式效率低下。在物联网时期，您能够在问题发作时专注于处理问题，而不是寻觅病症。
基于物联网的预测性维护提供了理解设备和环境条件所需的数据，以便由适宜的人员以知情的方式停止调查。它俭省了手动检查设备、记载设备和管了解决计划所需的时间。
因而，当存储单元温渡过高时，能够经过远程控制的方式停止调理。假如设备的振动和加热指向一个问题，您能够运用数据来肯定能否需求立刻停止维护或稍后停止。经过消弭检测设备问题的繁琐，物联网监控为更有意义、无法自动化的任务俭省了时间。

物联网监控用例

石油和自然气工业

用于钻井的机器以不同的速度和振动运转，并运用不同的功率。维护好它们关于减少维修、昂贵的改换或方案外停机的需求至关重要。物联网监测十分合适同时实时跟踪石油钻井机械的性能和情况。
物联网的另一个应用是监控燃气泵的状态。持续检测气泵的走漏能够减少损失，减少火灾风险、资料或人员损失以及环境影响的风险。物联网传感器能够跟踪气泵的流量、振动、功率和其他变量，以检查走漏。预测性维护处理计划能够在性能低于基准时，向技术人员发出警报。搜集到的数据能够用于运转毛病场景的模仿，有效地停止将来的维护，并进步泵的性能。

制造业

在制造业范畴，物联网监测能够带来多重益处。传感器自动化设备数据搜集，允许实时跟踪资产的情况，以方案立刻干预或将来的维护活动，并报告效率低下的状况，否则这些状况可能会躲藏起来并影响消费率。
由于频繁的停机，零部件、资料或产品消费缺乏，可能会招致供给链中缀。预测性维护是减少方案外停机时间和避免对供给链、工业配送形成不利影响的一种处理计划。

基于物联网的预测性维护能够：

减少方案外停机时间
降低机器维修本钱
增强工人平安
缩短维修机器的时间
更好天时用设备
进步设备的投资报答率
物联网设备的数据还能够与劳动力处理计划集成，以制定工人的时间表，减少他们在风险条件下的暴露。物联网作为一种被动平安处理计划，能够协助进步工人的自信心和士气。

何时不运用物联网

预测设备毛病是一种组织才能，能够协助减少停机时间并防止其结果。但是，这可能不是一切资产都需求的。例如，可能希望为需求实时监视的关键资产投资传感器，并定期对非关键资产停止维护。预测性维护能够与预防性维护相分离，以分装备件或基于关键资产方案优先修复。
某些资产或维护方面将需求人工交互和控制。过度依赖传感器数据和工具的剖析见解是有风险的。更好的办法是为企业中的每个资产肯定最佳的维护战略。
物联网设备可能为网络攻击翻开大门。恰当的加密、认证和访问控制能够避免物联网平安要挟。假如没有足够的物联网平安措施，很难在较低的停机时间和可能招致网络瘫痪的攻击之间停止权衡。

如何转向基于物联网的预测性维护

要胜利完成基于物联网的预测性维护，请投资与本身工业机器兼容的优质设备，例如物联网传感器和继电器。假如能够依据需求定制物联网设备，那么就应该放手去做。这些设备能够停止组合，使其耗电量更低，重量更轻，运用更便当，装置更具本钱效益。

员工需求承受运用物联网设备以及读取和解释数据方面的培训。关于更简单的物联网应用，可能不需求物联网技术的专业学问。但是，要大范围施行物联网预测维护并运转复杂的剖析，具有算法/统计和数据科学技艺的人员合适施行预测维护。

从反响性或预防性维护转向预测性维护是一个严重变化，需求对员工停止教育。向员工解释物联网的益处，并缓解对新维护系统将如何影响员工的担忧。这些努力将使他们更容易承受更新、更好的方式来进步设备效率和本身的消费力。

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