預(yù)測性維護的概念、益處及工作原理

Silicon Labs(亦稱“芯科科技”)時刻關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)市場需求并提供相應(yīng)的無線連接解決方案，本文針對為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)領(lǐng)域中正在被熱烈討論的“預(yù)測性維護(Predictive Maintenance)”說明其應(yīng)用需求，以及如何構(gòu)建即插即用的無線解決方案。 為何需要預(yù)測性維護?

計劃外停機每持續(xù)一小時，制造商便會遭遇代價高達 260,000 美元的生產(chǎn)損失。即使是短暫的中斷也會延遲交付，降低客戶滿意度，最終對利潤產(chǎn)生負(fù)面影響。各類公司正不斷尋求解決方案，以避免低效的例行維護，從而保持競爭力，這使得用物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護取代傳統(tǒng)定期維護實踐的需求不斷增長。

預(yù)測性維護是什么?

預(yù)測性維護涉及使用各種互聯(lián)傳感器來監(jiān)測生產(chǎn)設(shè)備的狀況。換言之，它有助于制造商預(yù)測機器何時可能發(fā)生故障，以及在任何故障發(fā)生之前的最佳維護時間。

預(yù)測性維護的益處

通過主動修復(fù)設(shè)備，制造商可以節(jié)省數(shù)百萬美元，并提高運營效率。預(yù)測性維護使公司能夠預(yù)測設(shè)備健康狀況并延長使用壽命，同時提高產(chǎn)量并保證員工安全。

預(yù)測性維護的工作原理

狀態(tài)監(jiān)控傳感器可捕捉和收集關(guān)鍵設(shè)備的數(shù)據(jù)，獲得 360 度全方位的視角。溫度、振動、聲音、扭矩、電流、電壓和磁場信息等所有數(shù)據(jù)點都被發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)邊緣或云進行計算。監(jiān)控系統(tǒng)生成數(shù)據(jù)閾值，在發(fā)現(xiàn)異常時發(fā)送警報。 在機器內(nèi)集成無線連接功能，或使用傳感基礎(chǔ)設(shè)施改造現(xiàn)有設(shè)備可實現(xiàn)這一點。

Silicon Labs的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護解決方案

Silicon Labs可提供具備出色射頻性能和功耗的無線 SoC 和模塊產(chǎn)品組合，賦能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備制造商，助其為工業(yè)客戶設(shè)計可靠的無線預(yù)測性維護解決方案。Silicon Labs采用機器學(xué)習(xí) (ML) 技術(shù)，可在內(nèi)存受限的遠(yuǎn)程邊緣設(shè)備上實現(xiàn)復(fù)雜的運動檢測、聲音識別和圖像分類。

以下是開發(fā)無線設(shè)備的主要設(shè)計考慮因素，這些設(shè)備將需要在干擾較大的工業(yè)場所可靠運行。

提高射頻傳輸功率：工業(yè)環(huán)境對射頻傳播造成了許多障礙，包括電氣噪聲、金屬結(jié)構(gòu)和旋轉(zhuǎn)設(shè)備等。傳輸功率因此成為了早期設(shè)計階段的關(guān)鍵考慮因素。Silicon Labs的無線硬件，如EFR32BG12藍(lán)牙SoC和BGM210P藍(lán)牙模塊，擁有出色的發(fā)射功率(20 dBm)和接收器靈敏度，助您開發(fā)可靠的 IIoT 無線設(shè)備。

避免誤報：任何網(wǎng)絡(luò)延遲都可能導(dǎo)致誤報，觸發(fā)不必要的維護請求。誤報會降低監(jiān)控系統(tǒng)的可信度，并導(dǎo)致維護資源分配低效而導(dǎo)致收入損失。Silicon Labs 通過高傳輸功率硬件和強大的軟件協(xié)議棧實現(xiàn)了可靠的網(wǎng)絡(luò)連接性能，確保數(shù)據(jù)能夠從互聯(lián)傳感器安全地傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)存儲。

盡可能延長 IIoT 設(shè)備的電池壽命：大多數(shù)預(yù)測性維護無線方案都由電池供電，并部署在難以觸及的位置。這給開發(fā)人員帶來了新的挑戰(zhàn)。智能解決方案使用藍(lán)牙等節(jié)能的無線標(biāo)準(zhǔn)，能夠以最小的功率在較大的范圍內(nèi)運行。再加上 Silicon Labs 的超低功耗無線芯片組，可實現(xiàn)能夠最大限度地延長電池壽命的解決方案。

如何在預(yù)測性維護中啟用機器學(xué)習(xí) (ML)

在芯片上注入 ML 功能可使您的 IIoT 解決方案從工業(yè)環(huán)境中學(xué)習(xí)。根據(jù)收集的數(shù)據(jù)點，ML將基于操作模式檢測異常，并預(yù)測適當(dāng)?shù)木S護時間。您可以將 ML 實施在不同的位置，但通過在本地計算數(shù)據(jù)，您可以確保決策更迅速、更節(jié)省能源。

原文標(biāo)題：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測性維護解決方案

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審核編輯：湯梓紅