基于物联网的预测性维护系统的用例

基于物联网的预测性维护系统的用例；预测性维护是任何物联网应用最常见的目标之一。预测性维护系统代表着与传统维护实践（例如预防性维护和故障维护）的重大转变。传统方法通常成本高得多，而且可能更可靠。即使机器状况良好，也必须进行预防性维护，而故障维护则会导致意外停机。

然而，预测性维护系统会分析来自设备和机械的传感器数据，并预测它们何时会发生故障或需要维护并向人员发出警报。

虽然预测性维护的概念早已存在，但通过物联网系统捕获传感器数据并进行分析的进步使得该解决方案更加容易获得。在本文中，我们探讨了基于物联网的预测性维护系统的用例及其优势。

基于物联网的预测性维护系统的主要优势

以下是基于物联网的预测性维护系统的五大优势：

降低维护成本
降低计划外停机风险
增强安全性
延长设备使用寿命
提高生产力
让我们详细看看这些

降低维护成本：

采用预防性维护，您最终可能会进行比必要更多的维护。即使机器运转正常，您也可能会更换皮带或添加更多润滑剂。采用故障维护，如果机器突然发生故障，团队的其他成员可能必须四处走动修理机器，因此总体运营成本可能会上升。

有了预测性维护，您就可以两全其美。您不必进行不必要的维护，但同时又不会进行计划外的维护。

降低计划外停机风险

传统维护方法存在机器随机发生故障的风险。即使定期进行预防性维护，机器也可能因操作负载或条件的差异而发生故障。通过预测性维护，可以不断监控机器和设备，以跟踪其磨损情况。这有助于防止意外停机。

增强安全性

在许多类型的设备中，磨损会导致安全问题。通过预测性维护，这些机器的性能将受到持续监控，如果出现任何安全问题，相关人员将收到通知。

延长设备使用寿命

预测性维护可确保设备不会在非最佳状态下运行。使用传统维护方法，操作员可能不知道机器是否承受过大负荷、部件使用率是否过高，或者某台设备是否发热。

从短期来看，即使设备发生故障，也可能更换某个部件。但从长远来看，这可能会影响整个设备并缩短其使用寿命。预测性维护有助于避免这种情况。

提高生产力

当机器不会发生不可预测的故障或生产线不会随机停止时，操作就会顺利进行，工厂车间的生产率就会提高。

预测性维护系统的一些重要用例是什么？
增强维护流程

预测性维护的主要用例之一是简化组织内的设备维护活动。

在许多行业中，维护成本是生产成本的主要因素。不必要的维修会减慢生产速度、延迟生产运行并造成材料浪费。但与此同时，如果设备在没有警告的情况下发生故障，则可能造成生产瓶颈。在某些情况下，这可能就像换一条新皮带或更换过滤器一样简单，但在某些情况下，维修可能需要几天才能完成，在此期间工厂车间可能会陷入停顿。

通过部署预测性维护解决方案，制造业可以降低维护成本、确保连续生产运行并简化其运营。

提高生产安全性

预测性维护解决方案也普遍被采用，其次要目标是提高工厂车间的安全性。

制造部门经常使用大量重型和动力机械。这些机械可能内置有安全机制，但如果发生故障，则可能造成严重的人员和财产损失。如果设备在重载下或长时间运行，不同的部件可能会变热、失去强度并发生故障。

预测性维护可通过持续监测机器状况来避免这些事故。传感器可以检测机器的工作温度是否超出限值或负载是否过大。如果某台机器不安全，它还可以发出警报。

提高生产质量

设备磨损会影响其产出的质量。它会导致更多的浪费，产品不符合规格或产品尺寸差异很大。在某些情况下，产品可能无法使用，可能需要丢弃。

生产质量问题可能会导致制造总成本和产品最终价格上涨。

通过预测性维护，组织可以保持机器处于完美状态并提高生产运行质量。

物联网平台在开发预测分析中的作用
预测分析是基于物联网的预测性维护系统的核心。其基本原理是，接近故障的设备会表现出异常行为。这可能表现为振动增加、噪音水平异常或温度升高。

传感器数据收集：战略性地放置在关键设备组件上的物联网传感器持续监测和捕获各种参数，如振动、温度、压力和声发射。

数据传输和聚合：收集的传感器数据传输到集中式物联网平台进行整合和存储。

异常检测：先进的人工智能算法（主要是神经网络）根据历史传感器数据进行训练，以建立正常设备行为的基线。偏离该基线的行为被识别为潜在异常，表明存在潜在的设备问题。

预测模型：通过分析数据中的模式，系统可以预测设备故障的可能性并向维护团队发出警报，从而实现主动干预。

从本质上讲，物联网传感器充当设备的“眼睛和耳朵”，提供实时数据，为预测分析引擎提供动力。这种数据驱动的方法使组织能够从被动维护策略转变为主动维护策略。