什么是物聯網預測維護？
物聯網預測維護是一種利用傳感器、物聯網網關設備和大數據分析來預測機械或設備的維護需求的技術。通過監控和跟蹤設備運行狀況和性能數據，基于物聯網的預測性維護可以幫助預測設備何時可能發生故障或需要維護，從而采取主動行動來減少停機時間和維修成本。
物聯網預測維護利用連接的物聯網設備來監控機械，收集溫度和振動等數據。通過識別模式，其可以預測潛在的故障，實現及時修復。這種方法降低了成本，確保了平穩運行，改變了行業維護實踐。
本文介紹了物聯網預測性維護的基本概念和主要優勢，還探討了物聯網維護可以主動解決的一些問題。
什么是物聯網預測維護?
物聯網預測維護是一種先進的策略，其使用物聯網技術來收集和分析來自設備上傳感器的數據。這種方法通過在潛在問題導致停機之前進行預測以提高維護效率。智能傳感器監控各種參數，將實時數據傳輸到工業物聯網網關和后端預測維護軟件。然后分析這些數據以預測設備故障，從而實現主動維護。這種策略與反應式方法形成對比，通過提前解決故障來避免故障。
原始設備制造商(OEM)和解決方案提供商也使用物聯網技術，將預防性維護功能集成到其產品中，涵蓋了從工業設備監控和輕型電動汽車到物聯網暖通空調和能源領域的各個行業。
基于物聯網的預測性維護的好處
正如各種研究和報告所表明的那樣，基于物聯網的預測性維護的好處是顯著的和可量化的。PwC和McKinsey在其物聯網預測性維護報告中發布了定量數據，并強調了以下好處。
降低成本
預測性維護可以大幅降低維護成本。據McKinsey稱，預測性維護可將工廠設備相關費用減少高達40%。
提高正常運行時間
物聯網預測性維護的實施可以顯著提高正常運行時間。PwC報告稱，物聯網維護平均將正常運行時間提高了9%，確保設備在更高效的時間內保持運行。
降低風險
通過物聯網預測性維護，可以顯著降低安全、健康、環境和質量風險。PwC報告表明，通過利用物聯網維護策略，企業可以將這些風險降低14%。
延長資產壽命
物聯網預測性維護可以延長老化資產的使用壽命。平均而言，通過有效實施預測性維護實踐，企業可以將資產的使用壽命延長20%。
更短的維修時間
物聯網預測性維護可以顯著減少維修或翻新工廠設備所需的時間。在對500家工廠進行的調查中，實施物聯網預測維護管理技術一年后，平均修復時間(MTTR)縮短了60%。
備件管理節約成本
物聯網預測性維護有助于將備件庫存成本降低30%，因為更換部件僅在需要時存儲。
提高投資回報率(ROI)
物聯網預測性維護可以通過減少停機時間、降低維護費用和提高生產率來帶來更高的投資回報。從生產中改善的收入流可以為企業帶來更好的投資回報率。
物聯網預測維護示例
以下針對某些問題的簡明用例和示例，展示了如何將物聯網預測性維護應用于不同行業，以解決特定挑戰，減少停機時間并提高運營可靠性。
鐵路軌道健康監測
問題：軌道維護不當可能會導致事故、服務中斷并增加維護成本。
解決方案：沿鐵路軌道安裝物聯網傳感器，以監控鐵路軌道對準、應力和溫度等參數。當機車車輛將傳感器數據發送到位于中臺或后臺的管理中心時，物聯網網關連接數據并保證其安全。任何故障警告都可以立即建議操作人員進行預防性維護。預測算法處理數據以識別鐵路軌道異常情況，發送偏差警報，以便及時進行鐵路軌道維護，并確保安全運營。
制造工廠的傳送帶系統
問題：制造工廠嚴重依賴傳送帶系統在不同生產階段之間運輸材料。意外故障可能導致生產延誤和停機時間增加。
解決方案：沿傳送帶部署振動傳感器，以監控設備的運行狀況。使用預測分析來分析隨時間變化的振動模式。當檢測到異常振動水平時，系統會生成警報，使維護團隊能夠在故障發生之前安排維護。這種方法可以最大程度地減少計劃外停機時間，并確保生產不間斷。
石油和天然氣行業的管道完整性
問題：管道泄漏和完整性問題可能導致環境破壞和經濟損失。
解決方案：沿管道部署物聯網傳感器，以監測壓力、溫度和腐蝕水平。機器學習算法分析數據以識別腐蝕或泄漏的跡象。針對異常情況生成警報，促進快速修復并防止泄漏。
商業建筑中的暖通空調系統
問題：商業建筑依靠暖通空調系統來維持舒適的環境。如果這些系統出現故障，可能會導致居住者感到不適，并可能損壞敏感設備。
解決方案：在暖通空調系統的關鍵位置安裝溫度、壓力和濕度傳感器。如果溫度上升到一定的閾值以上，或者出現壓降，預測性維護解決方案就會觸發警報。
高層建筑的電梯系統
問題：電梯頻繁故障，給租戶和訪客帶來不便，影響建筑功能。
解決方案：安裝物聯網傳感器，以監控電梯電機振動和門的運行。預測分析可以識別運動應力和門未對準的模式。
制造工廠中的數控機床
問題：數控機床故障會擾亂生產計劃，影響制造效率。
解決方案：為數控機床配備物聯網傳感器，以跟蹤電機性能和刀具磨損等參數。分析模型處理數據，以預測工具退化。當工具接近故障時發出維護信號，以便及時更換和順利生產。
太陽能發電場的太陽能電池板
問題：退化的太陽能電池板會降低太陽能發電場的能源產量和整體效率。
解決方案：在太陽能電池板上安裝物聯網傳感器，以測量輸出電壓、電流和溫度。數據分析發現輸出效率下降。警報會通知維護團隊，從而實現有針對性的面板清潔或更換，以保持最佳的發電能力。
物聯網預測維護解決方案
物聯網(IoT)和預測分析的融合引領了工業維護的范式轉變。通過無縫集成一系列先進傳感器、關鍵物聯網網關和基于云的平臺，各行業能夠利用數據驅動的見解來制定最佳維護策略。這種方法不僅可以防止中斷，還可以最大限度地提高運營效率。下面探討一下核心組件在物聯網預測維護解決方案中的作用。
智能傳感器
傳感器是第一線的數據收集器，經過精心調整以捕獲設備行為的關鍵數據。其有多種形式，如振動、溫度、聲學、壓力、超聲波等等，每種都能檢測磨損、異常或潛在故障的特定指標。這些傳感器監控和傳輸來自設備運行環境的實時數據，為明智決策奠定基礎。
物聯網網關
智能物聯網網關是彌合傳感器豐富的邊緣與云智能之間差距的神經中樞。其多方面作用對于整個預測性維護生態系統的有效性是不可或缺的:
- 數據聚合和預處理：物聯網網關在邊緣運行，聚合和過濾來自無數傳感器的數據。其確保只有相關和壓縮的數據才能通過帶寬傳輸到云。
- 通信協議轉換：傳感器通常采用多種通信協議。物聯網網關是一個熟練的轉換器，可以協調這些協議，為各種傳感器的無縫通信創建統一的語言。
- 本地分析和實時響應：物聯網網關不僅僅是一個傳輸工具;其還擁有本地化計算能力。其可以執行輕量級算法來檢測即時危險信號，從而能夠實時響應關鍵事件，而無需導致延遲的云往返。
- 安全和數據完整性：物聯網網關配備加密和身份驗證機制，可保護傳輸數據的完整性和機密性。
云平臺
云平臺是一個智能中心，擁有所有有價值的數據流，為深刻的見解和戰略遠見鋪平了道路。
- 數據存儲和可訪問性：云提供充足的存儲空間，可容納從傳感器收集的數據。其確保可訪問性和可擴展性，不受限制地容納不斷增長的數據量。
- 高級分析和模式識別：云利用機器學習和預測分析，從歷史數據中提取模式和趨勢。其可以觀察細微的異常情況，預測即將發生的故障并指導物聯網主動維護。
- 可視化和決策支持：云通過將原始數據轉換為直觀的可視化，為利益相關者提供可行的見解。這些視覺提示有助于迅速決策，確保及時干預。
- 協作和可擴展性：云的協作工作促進了團隊之間的見解交流，而不受地理分布的影響。其可擴展性確保物聯網預測維護基礎設施可以隨著運營范圍的不斷擴大而發展。
物聯網預測維護常見問題解答
問：什么是工業物聯網預測性維護?
答：工業物聯網預測性維護是一種利用物聯網(IoT)從工業設備上連接的傳感器和設備收集實時數據的策略。然后使用高級分析和機器學習對這些數據進行分析，以在潛在的設備故障發生之前進行預測。這種主動方法增強了維護實踐，減少了停機時間，并提高了運營效率。
問：基于物聯網的預測維護的架構是怎樣的?
基于物聯網的預測性維護的架構通常包括以下幾個部分:
- 傳感器和數據收集
- 通過物聯網網關傳輸數據
- 數據存儲和處理
- 分析和預測
- 警報和通知
- 維護措施
問：啟動基于物聯網的預測性維護有哪些步驟?
答：啟動基于物聯網的預測性維護計劃包括幾個關鍵步驟:
- 識別設備：選擇想要使用物聯網技術監控和維護的設備。
- 傳感器部署：在選定的設備上安裝正確的傳感器，以收集相關數據。
- 數據集成：建立數據基礎設施來收集、存儲傳感器數據并將其傳輸到中央平臺。
- 數據分析：實施分析來處理和分析收集的數據，識別模式和異常情況。
- 算法開發：開發或選擇機器學習算法，以根據數據模式預測設備故障。
- 警報系統：實現在檢測到潛在故障時發送警報和通知的系統。
- 維護計劃：使用物聯網預測洞察力來主動計劃和安排維護活動。
