物联网和预测维护是制造商游戏规则的改变者
时候会过时,预测分析和传感器触发的警报会告诉您何时更换零件,从而减少计划外停机时间并保持设备***的运行时间。 预测性维护还消除了维修成本,这对于制造商和最终用户来说都是一个很大的未知数。当设备中的电子元件出现故障时,识别问题可能需要5分钟或5小时。同样,更换损坏或磨损的零件也是如此。 由于运营时间损失以及二次财务损失,主要故障的代价是高昂的,例如,如果商用或家用冰箱发生故障,那么冰箱内的东西可能就会损坏。机器越大或越复杂,维护对生产和运行成本的影响就越大。即使是系统中的一个小缺陷,如果不及早发现,也可能导致意外且代价高昂的停机时间。 借助物联网驱动的预测分析,您可以准确预测资产何时需要维护。 它是如何工作的 在物联网设计阶段,制造商对其生产流程和资产进行建模,以创建物联网模型——数据收集和传输传感器、应用程序、云、网关和其他系统部件的连接系统蓝图。他们可以配置一组“规则”,用于识别维护问题,并在需要维修或更换部件时发出警报。 一旦系统部署完毕,应用于物联网系统数据的机器学习算法将分析相关历史事件,并将其与物联网模型进行比较,该模型是“应该是什么”的参考,以便预测事件故障。预测分析仪表板还总结了操作数据,使用户能够随时了解系统的运行情况。(物联之家iothome) 每项资产或“事物”都会生成数据,并将其状态传回云或外部系统。这创造了一个可以追溯到制造流程的闭环洞察力。 这些洞察力是预测性维护的核心——它们不仅仅是减少停机时间。 物联网预测性维护的好处 分析资产和流程数据不仅可以***限度地减少停机时间,而且还可以影响您公司的收入:
(编辑:常州站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |