物聯(lián)網(wǎng)可通過預(yù)測(cè)性維護(hù)來監(jiān)控維護(hù)工業(yè)設(shè)備

預(yù)測(cè)性維護(hù)使用傳感器、網(wǎng)關(guān)和管理系統(tǒng)來預(yù)測(cè)制造、石油和天然氣以及食品加工行業(yè)何時(shí)會(huì)發(fā)生設(shè)備故障。

預(yù)測(cè)性維護(hù)徹底改變了傳統(tǒng)的基于條件的設(shè)備維護(hù)，但物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)可以進(jìn)一步提高工人的生產(chǎn)率和安全性。

物聯(lián)網(wǎng)通過預(yù)測(cè)性維護(hù)的監(jiān)控和維護(hù)工業(yè)設(shè)備，減少硬件故障的可能性。

在傳感器可用且價(jià)格降低之前，維護(hù)團(tuán)隊(duì)通常完成基于條件的維護(hù)。團(tuán)隊(duì)將對(duì)關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行物理檢查，或依靠壓力計(jì)等基本技術(shù)來確定情況。預(yù)測(cè)性維護(hù)早期依賴于優(yōu)秀實(shí)踐、行業(yè)平均值或等待設(shè)備中斷以確定何時(shí)執(zhí)行維護(hù)。

許多組織已經(jīng) 預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)是不可或缺的一部分 他們的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)模型）的進(jìn)步可能會(huì)刺激進(jìn)一步的投資。

盡管COVID-19大流行導(dǎo)致變化，使各組織不得不減少業(yè)務(wù)和人員編制預(yù)算，但預(yù)測(cè)性維護(hù)方面的總體支出預(yù)計(jì)將隨著數(shù)年的增長而增加。到 2022 年，Gartner 預(yù)測(cè)基于 IoT 的預(yù)測(cè)維護(hù)支出將從 2018 年的 34 億美元增加至 129 億美元。

組織需要哪些基于 IoT 的預(yù)測(cè)性維護(hù)？

IT 管理員可以部署 IoT 傳感器進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，以監(jiān)控機(jī)械指標(biāo)（如振動(dòng)、泄漏和燃油水平），以檢測(cè)設(shè)備是否充分發(fā)揮其潛力。使用沖擊脈沖監(jiān)測(cè)和紅外的傳感器有助于及早發(fā)現(xiàn)火災(zāi)和有毒空氣污染。

IoT 傳感器連接到支持多種連接方法的網(wǎng)關(guān)，包括有線、Wi-Fi、蜂窩和低功耗廣域網(wǎng)。這些網(wǎng)關(guān)從設(shè)備收集數(shù)據(jù)并將其發(fā)送到云管理系統(tǒng)，如 Microsoft Azure、IBM 云和 RackWare 混合云平臺(tái)。

在云中，組織可以使用高級(jí)分析功能來檢查信息的財(cái)富。這一流程提供的情報(bào)可以減少設(shè)備故障，為員工創(chuàng)建更安全的工作環(huán)境。 計(jì)算機(jī)化維護(hù)管理系統(tǒng) 軟件（有時(shí)稱為企業(yè)資產(chǎn)管理軟件）也可以使用此數(shù)據(jù)為企業(yè)提供集中式工作請(qǐng)求、自動(dòng)資產(chǎn)跟蹤和報(bào)告。

工程師仍必須探索預(yù)測(cè)性維護(hù)公式，尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。AI 技術(shù)更進(jìn)一步地推進(jìn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，并基于分析見解，規(guī)定在問題發(fā)生之前解決問題的潛在操作。

例如，計(jì)算機(jī)軟件初創(chuàng)公司 Augury 籌集了資金，以擴(kuò)大其用于無線傳感器的預(yù)測(cè)性維護(hù)產(chǎn)品，這些傳感器可記錄電機(jī)、壓縮機(jī)和泵的振動(dòng)、溫度和磁力指標(biāo)。組織可以使用這些傳感器將數(shù)據(jù)上傳到云軟件，這 報(bào)告機(jī)器的健康狀況。

基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)適用于各種行業(yè)

許多組織已經(jīng)使用或考慮跨大型和小型工作現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)硬件和軟件。受益于預(yù)測(cè)性維護(hù)興起的行業(yè)包括石油和天然氣行業(yè)、食品和飲料行業(yè)、制造公司、IT 服務(wù)和能源行業(yè)。

IoT 是隨著預(yù)測(cè)性維護(hù)的出現(xiàn)而成長起來的，這是一種監(jiān)控和維護(hù)工業(yè)設(shè)備的方法，用于降低硬件故障的可能性。

石油和天然氣公司一直走在使用預(yù)測(cè)性維護(hù)的組織的前沿。例如，殼牌石油使用來自C3.ai和 Microsoft Azure 云軟件的技術(shù)來預(yù)測(cè)壓縮機(jī)和閥門何時(shí)需要維護(hù)。硬件和軟件都可以監(jiān)控引導(dǎo)鉆頭穿過頁巖礦床的設(shè)備。

化工廠在一些地方，如 如諾克斯維爾， 田納西州， 或埃森， 德國，安裝傳感器以縮短維修時(shí)間。在這些工廠中，用于維護(hù)的工具通常創(chuàng)建隔離和未連接的數(shù)據(jù)孤島。借助基于 IoT 的預(yù)測(cè)性維護(hù)，持續(xù)向云傳輸數(shù)據(jù)可使工作人員更準(zhǔn)確地識(shí)別工作條件和錯(cuò)誤。

食品加工業(yè)是預(yù)測(cè)性維護(hù)的又一主要采用者。組織使用傳感器，例如檢測(cè)機(jī)械內(nèi)部高溫的紅外攝像機(jī);聲學(xué)監(jiān)測(cè)，以根化設(shè)備內(nèi)的液體、氣體或真空泄漏;和振動(dòng)或油分析，以確保設(shè)備的可靠性，這是食品制造的必要條件。
責(zé)編AJX