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由于內(nèi)部連接和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)工具，工廠變得更加智能。工業(yè)機器人在工廠車間漫游并不奇怪，物聯(lián)網(wǎng)工具可以實時監(jiān)控材料、組件和成品的流動，這并不奇怪。然而，物聯(lián)網(wǎng)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(fā)生故障前對其進行維護的做法。
通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和站點范圍內(nèi)的建筑物內(nèi)連接，工廠可以提高效率，減少停機時間，并確保其設施持續(xù)運轉。在工廠使用這種技術之前，工人必須自己發(fā)現(xiàn)問題，并希望他們能找到解決方案，在嚴重損害發(fā)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(jié)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(shù)運營商已經(jīng)具備的低延遲連接、自動化和物聯(lián)網(wǎng)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(fā)現(xiàn)當前和過去數(shù)據(jù)中的模式時，它們可以發(fā)現(xiàn)警告信號并立即采取行動。
人們也可以發(fā)現(xiàn)這些警告信號，但可能不像聯(lián)網(wǎng)的機器那樣可靠、及時。例如，通過物聯(lián)網(wǎng)技術，車輛的診斷系統(tǒng)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(xiàn)以下四件事：
最大限度地減少手動數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(lián)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(shù)據(jù)。
把全面整合作為目標
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的目標是產(chǎn)生最大程度的內(nèi)部連接。然而，要實現(xiàn)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(tǒng)一數(shù)據(jù)網(wǎng)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(chǎn)品必須無縫協(xié)作。工廠需要確保基礎設施中的每個組件都能彼此協(xié)作。
部署蜂窩無線網(wǎng)絡
在某些情況下，固定連線和Wi-Fi網(wǎng)絡可以連接物聯(lián)網(wǎng)設備，但在許多其他情況下，蜂窩網(wǎng)絡是必不可少的。無論其條件或位置如何，蜂窩網(wǎng)絡更有可能保持物聯(lián)網(wǎng)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(tǒng)連接，以準確監(jiān)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(shù)據(jù)，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。
