物联网支持的预测性维护在提高运营效率方面的作用

在当今快节奏的商业环境中，运营效率对于保持竞争力至关重要。计划外的设备故障和停机会严重影响生产力和盈利能力。这就是物联网 (IoT) 发挥作用的地方.

• 了解预测性维护：预测性维护是一种用于评估当前使用的设备状态并预测何时需要进行维护的方法。与基于时间或基于例行的预防性维护相比，这种方法有望降低成本。它涉及实时分析技术、传感器和数据分析来精确定位设备在问题导致故障之前。
• 物联网在预测性维护中的作用：物联网通过处理大量数据并运行复杂的算法以及本地 SCADA (监督控制和数据采集）实施无法有效处理。借助物联网，基于传感器的数据可以无线发送到基于云的存储以获取实时见解，从而释放预测性维护的全部潜力。

物联网预测维护系统易于扩展、适应性强且用户友好。它们允许无缝集成附加设备和传感器替代品，确保连续的数据传输。

预测性维护中的物联网如何增强业务运营：

提高运营效率

• 预测性维护使公司能够预测维护需求、优化计划并简化运营。
• 持续监控和实时数据分析可减少中断、最大限度地缩短停机时间并提高总体产出。

减少停机时间

• 基于物联网的预测性维护可以在潜在的设备问题升级之前发现并解决它们，从而最大限度地减少停机时间。
• 早期预警信号有助于及时维护或维修，减少计划外停机并提高设备可靠性。

加强质量控制

• 预测性维护中的物联网通过发现异常和性能瓶颈来帮助维护和加强质量控制。
• 持续监控可确保机械以最高效率运行，从而提高产品质量和客户满意度。

增强安全性和合规性

• 利用物联网进行预测性维护，可识别潜在的安全隐患，以便在影响员工之前迅速采取行动。
• 通过分析各种来源的数据、最大限度地降低风险并遵守法律，可以确保遵守监管标准。

降低维护成本

• 通过预测性维护来预测和避免设备故障，可以节省资金并改进维护计划。
• 预测性维护可预测资产运行状况和潜在的未来事件，从而有效安排维护或检查。

提高资产利用率

• 基于物联网的预测性维护可预测机器故障并减少维护问题，从而促进更有效地利用资产。
• 早期预警有助于识别延误原因并提高资产可用性、可靠性和性能。

基于物联网的预测性维护的常见用例：

• 离散制造：监控铣床主轴等仪器的运行状况。
• 流程制造：检测钢铁行业中的冷却板泄漏等问题。
• 天然气和石油：识别危险条件下的腐蚀和管道退化。
• 电力行业：确保电力稳定流动并发现涡轮机部件中的缺陷。
• 铁路：使用传感器查找铁轨、车轮、轴承等的缺陷。
• 建筑：跟踪推土机、装载机、升降机和挖掘机等大型设备的状况。

企业实施基于物联网的预测性维护：

• 山特维克：与 Microsoft 合作，利用数据收集、流分析和 机器学习满足主动维护需求。
• ABB：为制造应用创建了预测性维护系统，结合了传感器、云计算 和机器学习来维持生产计划。
• 可口可乐：在生产线上安装传感器进行持续监控，利用机器学习处理压力、温度和其他变量的数据，以减少缺陷产品。
• 通用电气 (GE)：在风力涡轮机上安装传感器，利用机器学习来预测潜在故障，从而实现及时维修并提高生产效率。

总而言之，支持物联网的预测性维护拥有光明的未来，预计到 2026 年市场价值将达到 282 亿美元。高级分析、机器学习、实时决策以及人工智能和数字孪生的集成将塑造这项技术的发展，预测性维护即服务有可能成为一个突出的模型。