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基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù),如何重塑工業(yè)的未來(lái)?

發(fā)布時(shí)間:2023-10-09 來(lái)源:Mouser 責(zé)任編輯:wenwei

【導(dǎo)讀】預(yù)測(cè)性維護(hù)是一種使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)機(jī)器或設(shè)備何時(shí)可能發(fā)生故障的維護(hù)策略。這種方法有助于減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間,盡可能降低維護(hù)成本,并提高設(shè)備的整體效率。


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圖源:Freepik


預(yù)測(cè)性維護(hù)下的物聯(lián)網(wǎng)


預(yù)測(cè)性維護(hù)是一種使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)機(jī)器或設(shè)備何時(shí)可能發(fā)生故障的維護(hù)策略。這種方法有助于減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間,盡可能降低維護(hù)成本,并提高設(shè)備的整體效率。


物聯(lián)網(wǎng)是指能夠相互收集和交換數(shù)據(jù)的互聯(lián)設(shè)備網(wǎng)絡(luò)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備包括傳感器、可穿戴設(shè)備和其他嵌入技術(shù)的智能設(shè)備,這些設(shè)備可以連接到互聯(lián)網(wǎng)并傳輸數(shù)據(jù)。在預(yù)測(cè)性維護(hù)的背景下,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可用于從機(jī)器和設(shè)備收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),然后預(yù)測(cè)何時(shí)需要維護(hù)。通過(guò)將預(yù)測(cè)性維護(hù)與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合,企業(yè)能夠顯著提高維護(hù)效率,降低停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。


01 為何要做預(yù)測(cè)性維護(hù)?


維護(hù)是一個(gè)保存或延長(zhǎng)設(shè)備壽命的過(guò)程。顧名思義,預(yù)測(cè)性維護(hù)主要用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的維護(hù)事件,它是一種積極主動(dòng)的維護(hù)方法,包括使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備何時(shí)可能發(fā)生故障,并相應(yīng)地安排維護(hù)活動(dòng)。這種方法可以大幅提高設(shè)備的可靠性,通過(guò)延長(zhǎng)資產(chǎn)壽命來(lái)幫助企業(yè)節(jié)約運(yùn)營(yíng)成本。


預(yù)測(cè)性維護(hù)在現(xiàn)代工業(yè)中具有極其重要的作用。無(wú)論是在工業(yè)建筑、智能家居還是汽車(chē)中,這些系統(tǒng)都融合了大量用來(lái)收集數(shù)據(jù)的傳感器。在工業(yè)系統(tǒng)發(fā)生故障或錯(cuò)誤運(yùn)行之前,從不同傳感器收集的信息有助于預(yù)先識(shí)別這些錯(cuò)誤并采取必要的措施來(lái)糾正潛在的異常。預(yù)測(cè)性維護(hù)在現(xiàn)代工業(yè)中的重要性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:


減少停機(jī)時(shí)間


通過(guò)預(yù)測(cè)設(shè)備可能發(fā)生故障的時(shí)間,企業(yè)可以在計(jì)劃的停機(jī)時(shí)間安排維護(hù)活動(dòng),極大限度地減少設(shè)備故障對(duì)生產(chǎn)的影響。


提高設(shè)備可靠性


預(yù)測(cè)性維護(hù)可以幫助企業(yè)在問(wèn)題成為重大問(wèn)題之前被識(shí)別并加以解決,避免造成更大的損失。


提高安全性


定期維護(hù)有助于確保設(shè)備安全有效的運(yùn)行,降低因事故帶來(lái)?yè)p傷的風(fēng)險(xiǎn)。


有助于降低成本


預(yù)測(cè)性維護(hù)可以通過(guò)減少緊急維修需求、降低維護(hù)成本和延長(zhǎng)資產(chǎn)壽命來(lái)幫助企業(yè)節(jié)省資金。


提高運(yùn)營(yíng)效率


通過(guò)優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃,企業(yè)減少了維護(hù)活動(dòng)所需的時(shí)間和資源,使其更加專(zhuān)注于業(yè)務(wù)的其他領(lǐng)域。


綜上,我們可以得出這樣的結(jié)論:預(yù)測(cè)性維護(hù)通過(guò)提高設(shè)備的正常運(yùn)行時(shí)間,大幅提升了企業(yè)的盈利能力。


根據(jù)普華永道的一份報(bào)告,就平均數(shù)據(jù)而言,工廠的預(yù)測(cè)性維護(hù)可能將成本降低12%,將正常運(yùn)行時(shí)間提高9%,將安全、健康、環(huán)境和質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)降低14%,將老化資產(chǎn)的使用壽命延長(zhǎng)20%。


02 物聯(lián)網(wǎng)與預(yù)測(cè)性維護(hù)協(xié)同作用


在過(guò)去的幾年里,企業(yè)擁有的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備數(shù)量越來(lái)越多,這些設(shè)備可以幫助他們建立更加高效的工作流程,車(chē)間的智能化和自動(dòng)化程序隨之增強(qiáng)。物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)方面同樣發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。


首先,嵌入機(jī)器和設(shè)備中的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以用來(lái)收集溫度、振動(dòng)、壓力等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。


其次,有線(xiàn)和無(wú)線(xiàn)連接解決方案提供了足夠的帶寬來(lái)處理大量數(shù)據(jù),允許在邊緣或云中構(gòu)建完整的模型。


再有,預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和預(yù)測(cè)模型對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,識(shí)別并指示即將發(fā)生的設(shè)備故障或異常運(yùn)營(yíng)模式。


物聯(lián)網(wǎng)和預(yù)測(cè)性維護(hù)之間的協(xié)同有可能徹底改變各個(gè)行業(yè)的維護(hù)實(shí)踐。除了上述列舉的五大預(yù)測(cè)性維護(hù)帶來(lái)的好處,物聯(lián)網(wǎng)預(yù)防性維護(hù)還將讓企業(yè)在運(yùn)營(yíng)中獲得以下優(yōu)勢(shì):


實(shí)時(shí)監(jiān)控


物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以持續(xù)監(jiān)測(cè)設(shè)備,并收集各種參數(shù)的數(shù)據(jù),如溫度、振動(dòng)、壓力等。這種實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)允許早期檢測(cè)異常或偏離正常操作情況的出現(xiàn)。


數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策


改進(jìn)的安全和風(fēng)險(xiǎn)管理是物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)的一大優(yōu)勢(shì)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的大量數(shù)據(jù)可以使用先進(jìn)的分析技術(shù)進(jìn)行處理和分析。通過(guò)將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于這些數(shù)據(jù),可以識(shí)別模式、趨勢(shì)和潛在的故障特征,使得維護(hù)團(tuán)隊(duì)能夠做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策,并有效地確定維護(hù)活動(dòng)的優(yōu)先級(jí)。


遠(yuǎn)程監(jiān)控和診斷


物聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)了設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控,使維護(hù)團(tuán)隊(duì)能夠從中心位置監(jiān)控和診斷問(wèn)題。這種能力對(duì)于地理位置分散的資產(chǎn)或無(wú)法進(jìn)入的地點(diǎn)特別有價(jià)值,因?yàn)樗鼫p少了實(shí)物檢查的需要,提高了響應(yīng)速度。


更好的安全性


通過(guò)分析長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù),企業(yè)可以創(chuàng)建一個(gè)潛在的危險(xiǎn)條件列表,并估計(jì)其對(duì)日常操作的影響。因此,基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)有助于企業(yè)在可能的安全風(fēng)險(xiǎn)開(kāi)始影響生產(chǎn)之前就能預(yù)測(cè)并解決它們,將安全風(fēng)險(xiǎn)始終置于可控范圍之內(nèi)。


根據(jù)管理咨詢(xún)公司麥肯錫的數(shù)據(jù),基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)可以將工廠設(shè)備的成本降低40%,同時(shí)將停機(jī)時(shí)間減少50%。此外,還有機(jī)會(huì)通過(guò)延長(zhǎng)現(xiàn)有工業(yè)資產(chǎn)的使用壽命,將資本投資減少5%。


到2025年,預(yù)計(jì)這些節(jié)約下來(lái)的這些資金每年可能達(dá)到驚人的6,300億美元。這也是為什么有大量的制造商越來(lái)越接受工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)支持的預(yù)測(cè)性維護(hù),并將其作為提升業(yè)務(wù)能力的一種手段。


03 物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)維護(hù)中的關(guān)鍵技術(shù)


那么,基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)又是如何工作的呢?在頂層,它是通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和連接性等先進(jìn)技術(shù)的結(jié)合而實(shí)現(xiàn)的。在基礎(chǔ)層,我們需要構(gòu)建一個(gè)面向特定任務(wù)的支持平臺(tái),涉及的產(chǎn)品包括傳感器、有線(xiàn)和無(wú)線(xiàn)解決方案以及連接器和無(wú)源組件等。


以下是基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)平臺(tái)的五個(gè)重要組成部分:


傳感器


傳感器作為基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)的關(guān)鍵組件發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。在基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)中,這些傳感器戰(zhàn)略性地被放置在設(shè)備的關(guān)鍵部件或區(qū)域,以捕獲相關(guān)數(shù)據(jù),例如發(fā)動(dòng)機(jī)、電機(jī)、齒輪、壓縮機(jī)、渦輪機(jī)等,被感測(cè)的信息有溫度、振動(dòng)、濕度、聲音和噪聲水平、旋轉(zhuǎn)或線(xiàn)速度等,這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)檢測(cè)或預(yù)測(cè)設(shè)備的磨損和異常狀況。


在實(shí)際應(yīng)用中,傳感器還可以集成到現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施中,或者作為改裝部件添加。通常,這些傳感器大多是低能耗產(chǎn)品或具有能量收集能力,確保在不干擾設(shè)備運(yùn)行的情況下連續(xù)收集數(shù)據(jù)。傳感器的選擇取決于具體的維護(hù)要求和被監(jiān)控的資產(chǎn),振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器、加速度計(jì)、濕度傳感器、接近傳感器和霍爾效應(yīng)傳感器等都是常用的產(chǎn)品。


Mouser是全球諸多知名傳感器制造商的授權(quán)經(jīng)銷(xiāo)商,在其網(wǎng)站上可以找到適用于物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)維護(hù)多種傳感器。


Amphenol Wilcoxon PC420傳感器


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圖1:Amphenol Wilcoxon PC420振動(dòng)傳感器(圖源:Mouser)


Amphenol Wilcoxon PC420傳感器就是一款環(huán)路電流為4mA至20mA,可對(duì)趨勢(shì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)高效監(jiān)測(cè)的振動(dòng)傳感器,其中4mA為無(wú)振動(dòng),20mA為傳感器滿(mǎn)量程振動(dòng)水平。其振動(dòng)數(shù)據(jù)可與常見(jiàn)的監(jiān)測(cè)參數(shù)例如壓力、溫度或流量等結(jié)合在一起使用。


PC420傳感器為頂部或側(cè)面出口傳感器,溫度探頭集成在傳感器外殼中,可提供安裝位置的溫度數(shù)據(jù)。這類(lèi)傳感器將其用于空腔檢測(cè)或往復(fù)式發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)控,可有效預(yù)知電機(jī)、冷卻塔、壓縮機(jī)以及變速箱的健康狀況。


連接和通信


基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)的基本要求之一是可靠和無(wú)縫的連接。除了傳感器,網(wǎng)關(guān)或邊緣設(shè)備等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也是預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)的重要組成部分。這些設(shè)備充當(dāng)傳感器和中央數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)之間的媒介,它們聚合來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù),在本地執(zhí)行基本分析或預(yù)處理任務(wù),并將相關(guān)信息傳輸?shù)皆苹蚣惺椒?wù)器。


現(xiàn)在的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常包含邊緣計(jì)算功能,可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和決策,這有助于減少延遲、帶寬使用和對(duì)云連接的依賴(lài),是時(shí)間敏感的預(yù)測(cè)性維護(hù)場(chǎng)景的理想選擇。


根據(jù)具體的使用情況和環(huán)境,基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)可提供多種連接選項(xiàng),常用的協(xié)議包括Wi-Fi、藍(lán)牙、Zigbee、蜂窩網(wǎng)絡(luò)(如4G、5G)等。


Renesas物聯(lián)網(wǎng)傳感器


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圖2:面向工業(yè)預(yù)測(cè)性維護(hù)等多種應(yīng)用的瑞薩物聯(lián)網(wǎng)傳感器板方框圖

(圖源:Renesas)


Renesas公司的物聯(lián)網(wǎng)傳感器板是用于多功能物聯(lián)網(wǎng)傳感器板解決方案的參考設(shè)計(jì),具有機(jī)器學(xué)習(xí)和藍(lán)牙低功耗(BLE)功能,主要面向工業(yè)預(yù)測(cè)性維護(hù)、帶手勢(shì)識(shí)別功能的智能家居/物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、可穿戴設(shè)備(活動(dòng)跟蹤)以及人機(jī)界面(HMI)或指紋傳感等應(yīng)用。其中的MCU為32位RA6M3產(chǎn)品,采用120MHz Arm Cortex-M4F內(nèi)核,并集成TFT控制器、2D加速器和JPEG解碼器。


此外,RA6M3 MCU還包括帶有單獨(dú)DMA和USB高速接口的以太網(wǎng)MAC,以確保較高的數(shù)據(jù)吞吐量。方案中采用的IDT HS300x高性能相對(duì)濕度和溫度傳感器,通過(guò)專(zhuān)有的傳感器級(jí)別保護(hù)提供高可靠性和長(zhǎng)期穩(wěn)定性,具有極低功耗和電流消耗。 


中央數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)


數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)是基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)能夠安全運(yùn)行的關(guān)鍵組成部分,所有設(shè)備數(shù)據(jù)包括傳感器生成數(shù)據(jù)和其他IT設(shè)備的業(yè)務(wù)信息都存儲(chǔ)在該系統(tǒng)中。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不斷生成大量數(shù)據(jù),擁有能夠處理信息涌入的強(qiáng)大且可擴(kuò)展的存儲(chǔ)解決方案非常重要。基于云的存儲(chǔ)平臺(tái)是目前使用較多的方案,它能提供靈活且?guī)缀鯚o(wú)限的存儲(chǔ)容量,且無(wú)需大量的內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施投資。


預(yù)測(cè)分析工具和機(jī)器學(xué)習(xí)算法


實(shí)現(xiàn)基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)有效性的兩個(gè)關(guān)鍵組成部分是預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。其中,預(yù)測(cè)分析工具主要用于處理從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的大量傳感器數(shù)據(jù),包括分析歷史數(shù)據(jù)、檢測(cè)模式以及識(shí)別可能表明設(shè)備故障或維護(hù)需求的潛在異常狀況。


機(jī)器學(xué)習(xí)算法是物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)維護(hù)系統(tǒng)中預(yù)測(cè)分析的組成部分,這些算法可以使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練以識(shí)別模式、相關(guān)性和異常,這些參數(shù)將指示未來(lái)故障或維護(hù)要求的可能性。隨著物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備不斷收集新數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)隨著時(shí)間的推移調(diào)整和提高其預(yù)測(cè)能力,使其能夠做出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。


可視化和報(bào)告工具


通過(guò)使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備對(duì)設(shè)備進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控,預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)將生成大量數(shù)據(jù),為各種資產(chǎn)的性能和健康狀況提供有價(jià)值的見(jiàn)解。可視化和報(bào)告工具可使這些數(shù)據(jù)具有可操作性,更直觀易懂。


在物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)維護(hù)系統(tǒng)中,除了常用的電機(jī)控制、電源管理和無(wú)線(xiàn)連接產(chǎn)品,技術(shù)廠商還提供了一系列專(zhuān)門(mén)針對(duì)預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用的解決方案。


STMicroelectronics

STEVAL-BFA001V1B


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圖3:STMicroelectronics STEVAL-BFA001V1B

預(yù)測(cè)性維護(hù)工業(yè)參考設(shè)計(jì)套件

(圖源:Mouser)


STMicroelectronics的STEVAL-BFA001V1B就是一款工業(yè)參考設(shè)計(jì)套件,其專(zhuān)為狀態(tài)監(jiān)測(cè)(CM)和預(yù)測(cè)性維護(hù)而設(shè)計(jì),是具有傳感器和IO鏈路功能的預(yù)測(cè)性維護(hù)套件,該方案基于3D數(shù)字加速度計(jì)、環(huán)境和聲學(xué)MEMS傳感器,非常適用于監(jiān)測(cè)電機(jī)、泵和風(fēng)扇的運(yùn)行狀況。


其中,硬件開(kāi)發(fā)套件包括一個(gè)工業(yè)傳感器板(STEVAL-IDP005V1)、一個(gè)ST-LINK/V2-1編程和調(diào)試工具的適配器(STEVAL-UKI001V1)、一根0.050" 10針扁平電纜、一個(gè)帶公頭觸點(diǎn)的四極電纜安裝連接器插頭和一個(gè)帶2米電纜的M12母頭連接器,使用簡(jiǎn)便。


固件包中包含用于高級(jí)時(shí)域和頻域信號(hào)處理的專(zhuān)用算法,以及具有3kHz平坦帶寬的3D數(shù)字加速度計(jì)分析,運(yùn)行在32位高性能STM32F469AI微控制器上,傳感器數(shù)據(jù)分析結(jié)果通過(guò)基于IO Link設(shè)備收發(fā)器的有線(xiàn)連接發(fā)送。


04 物聯(lián)網(wǎng)和預(yù)測(cè)性維護(hù)發(fā)展趨勢(shì)


預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)是一個(gè)快速增長(zhǎng)的市場(chǎng),其驅(qū)動(dòng)因素包括技術(shù)進(jìn)步、工業(yè)自動(dòng)化的日益普及以及企業(yè)優(yōu)化維護(hù)流程的需求。預(yù)測(cè)性維護(hù)使用數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來(lái)預(yù)測(cè)機(jī)器或設(shè)備何時(shí)需要維護(hù),使公司能夠主動(dòng)而非被動(dòng)地進(jìn)行維護(hù)。


來(lái)自咨詢(xún)集團(tuán)Next Move Strategy consulting的數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計(jì)2020年至2030年間,全球預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)的規(guī)模將大幅增加——2020年該市場(chǎng)規(guī)模為45億美元,但預(yù)計(jì)到2030年將達(dá)到643億美元。


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圖4:全球預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)情況(圖源:Statista)


Vantage Market Research的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)雖然沒(méi)有上述這樣樂(lè)觀,但也給出了很高的預(yù)期,他們認(rèn)為,2022年全球預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)價(jià)值為51.9億美元,在2023-2030年的預(yù)測(cè)期內(nèi)復(fù)合年增長(zhǎng)率為29.80%,整個(gè)行業(yè)預(yù)計(jì)到2030年將達(dá)到418.9億美元。 


物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)性維護(hù)的未來(lái)將如何發(fā)展呢?綜合行業(yè)內(nèi)各種信息,我們總結(jié)出以下幾點(diǎn):


AI將更多地集成到先進(jìn)分析方案中


預(yù)測(cè)性維護(hù)是物聯(lián)網(wǎng)中高級(jí)分析的一個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用,涉及對(duì)設(shè)備和系統(tǒng)的主動(dòng)監(jiān)測(cè),發(fā)現(xiàn)潛在故障或在故障發(fā)生之前檢測(cè)到。為了助力企業(yè)做出更高置信度的預(yù)測(cè),人工智能(AI)將更多地融入到預(yù)測(cè)性系統(tǒng)中,任何微小的變化都可以很快被AI分析出來(lái)。


在這里,AI技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理,主要通過(guò)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策和從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力來(lái)補(bǔ)充高級(jí)分析。AI算法可以實(shí)時(shí)分析大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),識(shí)別設(shè)備故障的早期預(yù)警信號(hào),并做出預(yù)測(cè)或建議,這種能力在預(yù)測(cè)性維護(hù)場(chǎng)景中尤其有益。AI和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合使預(yù)測(cè)性維護(hù)在預(yù)測(cè)方面會(huì)有非常高的成功率,這種組合將極大限度地提高生產(chǎn)力和資產(chǎn)壽命。


越來(lái)越多地采用邊緣計(jì)算和5G網(wǎng)絡(luò)


當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)解決方案通過(guò)云計(jì)算實(shí)現(xiàn)時(shí),大量數(shù)據(jù)將通過(guò)網(wǎng)絡(luò)共享到云端。盡管云計(jì)算技術(shù)同樣支持預(yù)測(cè)分析系統(tǒng),但企業(yè)可以通過(guò)利用邊緣計(jì)算技術(shù)來(lái)提高數(shù)據(jù)處理和分析的速度和性能,從而獲得至關(guān)重要的優(yōu)勢(shì)。在邊緣運(yùn)行的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)減少了云上共享的數(shù)據(jù)量,加之低延遲和對(duì)數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)訪(fǎng)問(wèn),系統(tǒng)成本大幅下降。


5G網(wǎng)絡(luò)與基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)的集成是該領(lǐng)域的另一個(gè)變革趨勢(shì)。與前代相比,5G提供了更高的數(shù)據(jù)傳輸速度、更低的延遲和更大的網(wǎng)絡(luò)容量。這些功能使其成為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的理想通信基礎(chǔ)設(shè)施,尤其是在需要超可靠和低延遲連接的場(chǎng)景中。


預(yù)測(cè)分析的使用量不斷增加


預(yù)測(cè)分析包括分析歷史數(shù)據(jù)以確定其模式和趨勢(shì),然后將其用于預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果。未來(lái),預(yù)測(cè)分析在預(yù)測(cè)性維護(hù)中將越來(lái)越受歡迎。


05 本文小結(jié)


基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)已成為優(yōu)化各個(gè)行業(yè)維護(hù)實(shí)踐的強(qiáng)大解決方案。通過(guò)利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)性維護(hù)讓企業(yè)有能力隨時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的狀況,并在潛在故障發(fā)生之前識(shí)別故障,主動(dòng)安排維護(hù)計(jì)劃。通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和軟件分析的組合實(shí)現(xiàn)的協(xié)同效應(yīng)將為企業(yè)提供前所未有的運(yùn)營(yíng)優(yōu)勢(shì)。


傳感器和數(shù)據(jù)分析的使用意味著企業(yè)可以前瞻性地預(yù)知設(shè)備的運(yùn)行狀況,使其在系統(tǒng)崩潰、故障或運(yùn)行錯(cuò)誤之前解決問(wèn)題,消除了計(jì)劃外停機(jī),帶來(lái)了巨大的生產(chǎn)效益。尤其是,對(duì)于所有制造企業(yè)而言,無(wú)論大小,在未來(lái),他們都將需要制定強(qiáng)有力的預(yù)測(cè)性維護(hù)策略,這種需求只會(huì)隨著時(shí)間的推移不斷增長(zhǎng),基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)市場(chǎng)前景可期。



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