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        物聯網制造中預測性維護的原因和方式

            預測性維護旨在通過利用關鍵制造過程數據做出與關鍵過程相關的主動決策而不是被動決策來徹底改變制造業。
         
        物聯網
            無論您的組織是丟棄重要的關鍵數據塊還是無法評估存儲在存儲庫中的數據的重要性,預測性維護都可以為現有制造策略提供所需的增強,以利用關鍵數據并利用其限制窒息關鍵的挑戰業務流程。
         
            預測性維護:簡介
         
            屬于或來自物聯網制造業生態系統的任何人都將始終保證,在這一領域中沒有一天沒有見證過失敗和崩潰的。作為專門處理重復執行任務的設備和機器的領域,故障的范圍是不可避免的。因此,大多數制造業的目標不是消除這種誤差范圍,而是將其最小化到可以幫助他們達到高效標準并在過程中交付優質產品的程度。
         
            由于科學技術的飛速發展,公司不再需要依靠諸如將數據導入電子表格和手動分析洞察力以跟蹤其運營進度之類的基本技術。隨著諸如物聯網和大數據之類的工具的興起,組織現在能夠利用機器數據來限制奇數停機時間的成本和影響,而不論其是計劃內還是計劃外的。簡而言之,此危機管理協議稱為預測性維護。
         
            物聯網制造業4.0
         
            用更多的技術術語來說,預測性維護是指進行維護以使預測的問題無法解決??梢詫⑵湟暈轭A見工廠車間維護要求并立即滿足其需求的一種主動方法,而不是堅持傳統的“基于條件的維護”方法,該方法涉及按照固定的時間表進行維護或只是為了消除故障而進行的維護。一個新遇到的問題。預測性維護需要分析來自機器的操作數據,隨后產生許多指示性模式和見解。然后,操作員會考慮這些模式,操作員利用它們來預測系統中任何給定單元的維護計劃。
         
            在進行預測性維護之前,制造商必須依靠被動維護模型才能在特定設備出現故障后對其進行修復。憑借這種模式,制造行業不僅招致了高昂的維護成本,而且還因長時間的計劃外停機而陷入癱瘓。所有這些因素不可避免地導致正在生產的產品質量下降。相反,有了IoT和IIoT集成的預測性維護模型,該行業可以消除不必要的頻繁維護,從而削減大量成本。這是一種非常直觀的方法,可以考慮從每個單元提取的特定信息來檢測和預測潛在問題,
         
            為什么預測性維護很重要?
         
            在像制造這樣的行業中,折舊是至關重要的成本,而先進的設備價格昂貴,因此,確保合理的資產管理對于確保所討論的制造部門的可持續性和使用壽命至關重要。在這些設置中實施預測性維護模型可以使人們在多個方面節省大量成本。即使存在諸如精益管理和6sigma之類的協議,其唯一目的是提高單位的效率,但它們的相關性仍屬于當前事物方案中的掃描程序。
         
            在當今時代,技術已經決定了我們生活中幾乎每一個有形的方面,已經迫切需要采用由尖端技術驅動的效率協議。從本質上講,預測性維護旨在提升由物聯網技術支持的資產管理方法。根據普華永道的一份報告,在維護中實施預測性制造可將成本降低12%,并將正常運行時間延長9%。此外,它還將老化資產的使用壽命延長了20%,從而將安全性,環境,質量和健康風險降低了14%。
         
            預測性維護如何工作?
         
            雖然預測性維護的一般結構主要是直觀的,但它考慮了許多傳感器數據,以便始終有效地監視機器的狀態。這些傳感器包括壓力,轉速,溫度,電流,振動和化學性質。
         
            根據所考慮的設備,預測性維護模型會考慮這些傳感器生成的讀數,以預測潛在危險并隨后發出維護工作指令。這些傳感器中的每一個都負責監視設備的不同方面。因此,它們的讀數值直接表示所涉及機器的狀態。例如,振動分析可洞悉可能發生的故障,并可將其視為即將發生的組件故障的早期跡象。同樣,溫度傳感器的高讀數可能表示某個特定組件不久即將崩潰。通常,只要讀數低于或高于指定的平均值或“正常”值,就會調用該協議。
         
            在造成制造單位的破產中,沒有什么比計劃外的停機所起的作用更大。根據《華爾街日報》的一篇文章,估計工業制造商每年因意外停機成本而造成500億美元的損失。因此,這些設備必須將計劃外停機時間限制在最低限度。實現此目標的最佳方法之一是使用預測性維護來制定主動維護計劃。預測性維護會考慮歷史數據,以檢測模式,以幫助識別有可能短期內遭受停機風險的計算機。
         
            幫助優化設備壽命
         
            通過有效地消除計劃維護和基于狀態的維護的做法,預測性維護可以隨時監控設備的輸出,效率和質量,從而優化設備壽命。根據它們的壽命和使用頻率,該模型將不同的時間表分配給該裝置的所有不同操作組件。
         
            用例
         
            聯網汽車
         
            在汽車行業中,在互聯汽車中實施預測性維護可能是其中最引人注目的預測性維護案例之一。這些相連的汽車會創建并中繼從所有組成傳感器生成的大量性能數據。因此,進行適當的預測性維護可以使經銷商和制造商為他們的客戶確定維修和維護時間表,從而為他們節省了無法預見的麻煩,并提高了他們在此過程中的用戶體驗。
         
            公用事業供應商
         
            如今,公用事業供應商越來越多地使用預測性維護和分析來發現電網上供需問題的預警信號,并在問題升級為潛在中斷之前對其進行處理。
         
            研究
         
            像CERN這樣的研究巨人利用其數百萬個傳感器生成的大量數據來確保其所有設備和機械都以最大的潛力運行。隨后,這也為他們提供了提前識別和解決潛在故障的緩沖。

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