物聯(lián)網(wǎng)預測性維護如何推動(dòng)未來(lái)工廠(chǎng)發(fā)展

　　物聯(lián)網(wǎng)預測性維護將如何支撐工業(yè)4.0的智能工廠(chǎng)？盡管取得了巨大進(jìn)步，但工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)仍處于青春期階段。通過(guò)高級分析、大數據、邊緣計算和云計算，我們很清楚未來(lái)工廠(chǎng)將是什么樣，以及制造商需要走多遠才能完成工業(yè)4.0的變革之旅。

　　然而，所有這些進(jìn)步匯集一起？以降低成本和提高效率的方法就是預測性維護。工廠(chǎng)車(chē)間機器可以監控和評估自己性能，甚至在必要時(shí)為自己訂購替換零件。通過(guò)實(shí)施預測性維護，制造商可以提高安全性，減少停機時(shí)間，延長(cháng)設備壽命。

　　不斷發(fā)展的維護案例

　　制造商有足夠動(dòng)力來(lái)提高設備效率和效果。維護不善會(huì )使工廠(chǎng)生產(chǎn)效率降低5-20%，而計劃外停機估計每年會(huì )使美國制造商損失500億美元。

　　減少生產(chǎn)中斷也意味著(zhù)更可靠的產(chǎn)品交付，有助于保持客戶(hù)忠誠度。這種更高的客戶(hù)保留率可以帶來(lái)更多的收入。

　　以前，制造商根據預期磨損使用預防性維護或維修設備，以防止故障發(fā)生。預測性維護比預防性維護更加有效，因為糾正措施與機器的實(shí)際狀況密切相關(guān)。

　　我們的目標不是過(guò)早地更換一個(gè)零部件——在它仍然處于良好狀態(tài)時(shí)，而是在真正需要的時(shí)候才進(jìn)行維修。這就好比根據液位高低或皮帶厚度，而不是根據里程來(lái)為汽車(chē)提供維修保養服務(wù)。

　　通過(guò)最大限度減少不必要的維護和停機時(shí)間，成本節約潛力巨大。制造商的預測性維護成本平均每小時(shí)9美元，而預防性維護成本為13美元(高出44%)。

　　數據驅動(dòng)預測性維護

　　先進(jìn)的技術(shù)，包括紅外熱成像、振動(dòng)分析和油分析，可用于預測故障。根據經(jīng)驗，通過(guò)使用傳感器監測和收集機器數據，然后使用自動(dòng)分析確定何時(shí)可能發(fā)生設備故障，可以預測70%的設備故障。

　　當自動(dòng)觸發(fā)與訂購和安裝新零件相關(guān)的管理程序時(shí)，后臺也可以節省成本。

　　例如，機器可以感知鉆頭磨損并自動(dòng)訂購新鉆頭，提醒技術(shù)部門(mén)派出現場(chǎng)工作人員，并將新零件的采購請求轉發(fā)給ERP系統。通過(guò)以這種方式自動(dòng)化手動(dòng)的、容易出錯的、勞動(dòng)密集型的管理功能，制造商可以確保更高的效率。

　　然而，將車(chē)間與后臺連接起來(lái)并不那么容易?，F有業(yè)務(wù)流程中使用的機器可能會(huì )生成數據，但挑戰在于如何訪(fǎng)問(wèn)和評估這些數據。生成的數據流需要集成到公司應用程序中。

　　機器、設備、傳感器和人們需要彼此無(wú)縫連接和通信。還經(jīng)常需要一個(gè)物理操作的虛擬副本(數字孿生)，以便理解所有數據并構想出信息。

　　也可能需要部署人工智能等技術(shù)來(lái)支持決策和解決問(wèn)題，使網(wǎng)絡(luò )系統盡可能自主。

　　還有一些特定的障礙需要克服。制造商的專(zhuān)有信息需要保密，使用數據過(guò)濾，并采取額外安全措施保護財務(wù)和客戶(hù)數據免受黑客攻擊。

　　最重要的是，任何數據管理平臺都需要可擴展性來(lái)收集、過(guò)濾、處理和共享大量數據，并具有高性能和高可靠性。

　　未來(lái)工廠(chǎng)

　　當機器數據可以用來(lái)執行高精度的物聯(lián)網(wǎng)預測性維護時(shí)，制造商可以集中精力利用數字能力來(lái)區分產(chǎn)品，比如技術(shù)健康的自我意識。

　　制造商的價(jià)值不僅可以通過(guò)其車(chē)間流程質(zhì)量來(lái)衡量，還可以通過(guò)其保護資產(chǎn)的方式來(lái)衡量。這可以通過(guò)使用物聯(lián)網(wǎng)預測性維護來(lái)延長(cháng)設備壽命并提高維護程序的效率來(lái)實(shí)現。

　　預測性維護是未來(lái)工廠(chǎng)的重要組成部分。不僅可以自動(dòng)化制造流程，而且還可以自動(dòng)化設備維護。這樣，制造商就可以從全新的生產(chǎn)效率水平中受益。

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