工业物联网的应用数量每天都在增加，短期内这种趋势不太可能改变。最新数据估计，到2021年，集成物联网的市场规模将达到惊人的5200亿美元。维护肯定会受到物联网技术的影响。越来越多的生产公司希望实施预测性维护并提高产品质量。不难看出为什么。在最佳条件下运行的机器可以提供最大的输出而不会影响产品质量。让我们看一下IoT技术如何支持预测性维护以实现此目标。实时数据和远程监视如今，有许多不同的状态监视技术可用于实时跟踪资产的运行状况。这意味着您可以非常清楚地看到机器何时处于峰值状态。对机器有很好的了解，您不仅可以确保每周7天都能以最高水平工作，而且还可以节省金钱并生产更好的产品。实时远程监控设备将为您带来以下好处：▲减少了技术人员必须执行的视觉检查次数，从而使他们有更多的时间专注于手头的维护工作。 ▲您可以及早获得有关潜在机器故障的信息，这意味着您可以在机器故障并开始生产有缺陷的产品之前执行预防性维护工作。 ▲尽管在制造业中并不常见，但某些机器会在不安全的环境中运行-在这种情况下，能够远程监控设备意味着您的技术人员将面临更少的风险，因为它们将与设备交互并减少物理接触。如今，使用物联网可以实现的另一件令人兴奋的事情是远程资产修复。当前，这主要取决于专业/经验丰富的技术人员，他们会远程指示位于偏远地区的其他人员进行某些维修。在未来，我们可以看到这种方式的发展，维护人员可以实际控制机器人或机械臂，真正进行远程资产修复。预测性分析如果您不能真正使用实时数据做出明智的决策，那么拥有这些数据就没有多大意义。因此，如果要预测潜在的机器故障，则必须通过预测算法来运行所有这些数据。通过使用预测分析，鉴于物联网设备可以捕获大量数据，可以分析任何可以想象的内容并将研究结果应用于特定目标。在这种情况下，这将预测资产故障并提高整体设备效率。随着物联网技术的普及，机器对机器通信和机器对软件通信已成为普遍现象。现在，您可以创建一个自动化系统，其中CMMS将根据您在生产线上修改的传感器信息自动生成工单。因此，例如，当油箱中的机油量太少时，CMMS可以创建加油任务，而当传感器检测到变速箱上的振动增加时，则可以执行预测性维护任务。将来自远程传感器的实时数据与预测性分析相结合，构成了预测性维护的基础。但是，预测性维护并不是维护行业中的最高标准。随着物联网设备的使用增加以及机器学习和人工智能的进一步发展，我们将看到越来越多的公司转向标准化维护。规范性维护是一种维护形式。在这种形式的维护中，预测分析将识别不同的故障模式，并为您提供一系列操作建议，以防止发生预期的故障。你准备好了吗？为了充分利用实时数据和预测分析功能，您的工厂需要能够满足多种要求，包括条件监测传感器，已开发的预测模型，无线网络以及可以与已安装的传感器进行通信的维护软件。这是最重要的。尽管实施预测性维护可能会产生高昂的前期成本，但生产设施对此特别感兴趣，因为已证明它可以将资产正常运行时间延长约10％，并减少意外设备故障的次数。这意味着生产可以运行更长的时间，更少的中断，更少的设备问题直接导致的缺陷。越来越多的生产设施准备采用预测性维护。