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物聯(lián)網(wǎng)如何促進(jìn)預(yù)測(cè)性維護(hù)?

2023-01-18 09:31 性質(zhì):原創(chuàng) 作者:Hu yangbo 來(lái)源:AGV網(wǎng)
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新數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的連通性有助于公司管理、監(jiān)控、維護(hù)和保護(hù)其資產(chǎn)。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)和人工智能(AI)的進(jìn)步使預(yù)測(cè)性維護(hù)達(dá)到了行動(dòng)的準(zhǔn)確性,在問(wèn)題發(fā)生之前就能從分...

新數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)的連通性有助于公司管理、監(jiān)控、維護(hù)和保護(hù)其資產(chǎn)。

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)和人工智能(AI)的進(jìn)步使預(yù)測(cè)性維護(hù)達(dá)到了行動(dòng)的準(zhǔn)確性,在問(wèn)題發(fā)生之前就能從分析洞察中解決問(wèn)題。

據(jù)巴西初創(chuàng)公司EVOLV的首席執(zhí)行官萊昂德羅-西蒙斯(Leandro Sim?es)說(shuō):"通過(guò)在機(jī)器中安裝傳感器,將設(shè)備變成智能設(shè)備,并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng),使物體能夠?qū)崟r(shí)交換信息,這就成為可能。有了所有這些數(shù)據(jù),系統(tǒng)可以檢測(cè)模式、改進(jìn)機(jī)會(huì),主要是預(yù)測(cè)機(jī)器故障何時(shí)發(fā)生。"

通過(guò)這種方式,管理團(tuán)隊(duì)可以啟用預(yù)定的維修,從而不損害生產(chǎn)計(jì)劃,這可以降低成本,帶來(lái)更多的運(yùn)營(yíng)效率。

克服挑戰(zhàn)

對(duì)于制造業(yè)來(lái)說(shuō),主要的挑戰(zhàn)之一是管理設(shè)備的停機(jī)時(shí)間,因?yàn)檫@個(gè)因素使任何生產(chǎn)計(jì)劃受挫。

為了了解其影響,《華爾街日?qǐng)?bào)》和艾默生的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),42%的非計(jì)劃?rùn)C(jī)器停機(jī)損失時(shí)間是由于設(shè)備故障造成的,每年給企業(yè)帶來(lái)500億美元的損失。

面對(duì)這些令人震驚的數(shù)據(jù),工業(yè)界已經(jīng)意識(shí)到識(shí)別潛在故障、其發(fā)生和后果的相關(guān)性。他們發(fā)現(xiàn),物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)是更快、更堅(jiān)定的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的偉大盟友。

Sim?es解釋說(shuō):"預(yù)測(cè)性維護(hù)的目的正是為了預(yù)測(cè)故障的識(shí)別,并通過(guò)這種方式將任何不可預(yù)見(jiàn)的問(wèn)題降到最低。比起預(yù)測(cè)問(wèn)題,預(yù)測(cè)性維護(hù)更能降低維修成本,此外持續(xù)的監(jiān)測(cè)和定期的維護(hù)停頓還能增加公司資產(chǎn)的壽命。"

現(xiàn)在來(lái)看看這個(gè)市場(chǎng)的規(guī)模,咨詢(xún)公司Gartner的一項(xiàng)研究預(yù)測(cè),到2022年,物聯(lián)網(wǎng)支持的預(yù)測(cè)性維護(hù)支出將達(dá)到129億美元,高于2018年的34億美元。預(yù)計(jì)這些投資將通過(guò)對(duì)資產(chǎn)的預(yù)測(cè)性維護(hù)來(lái)提高運(yùn)營(yíng)效率,從而為各行業(yè)節(jié)省高達(dá)40%的成本。

實(shí)踐中的成果

Aberdeen Group的研究發(fā)現(xiàn),使用基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案的公司可以減少3.5%的非計(jì)劃性停機(jī)時(shí)間,并將整體效率提高89%。

更不用說(shuō)捕捉所有這些數(shù)據(jù)為管理者提供了新的分析,使他們能夠識(shí)別和解決瓶頸問(wèn)題,也為決策提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

應(yīng)用的機(jī)會(huì)是相當(dāng)廣泛的,可以根據(jù)組織的細(xì)分和規(guī)模進(jìn)行定制??梢圆渴鹞锫?lián)網(wǎng)傳感器,監(jiān)測(cè)設(shè)備指標(biāo),如:溫度、振動(dòng)、流量、電壓和電流等。

預(yù)測(cè)性維護(hù)是未來(lái)

工業(yè)4.0的進(jìn)展對(duì)預(yù)測(cè)性維護(hù)領(lǐng)域產(chǎn)生了積極的影響。人工智能技術(shù)的結(jié)合將極大地幫助公司管理、監(jiān)測(cè)、維護(hù)和保存其資產(chǎn)。

不僅僅是降低成本,公司將節(jié)省時(shí)間,他們的團(tuán)隊(duì)將能夠把精力集中在生產(chǎn)計(jì)劃戰(zhàn)略上,并保證他們不會(huì)因?yàn)椴欢ㄆ诘臋C(jī)器停工而陷入困境。

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