善用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與資料科學(xué)，可以協(xié)助優(yōu)化功廠設(shè)備維護(hù)流程，避免事倍功半的維護(hù)作業(yè)，進(jìn)而降低相關(guān)成本。

采用智能方式部署的連網(wǎng)傳感器能夠在影響流程或生產(chǎn)之前檢測到故障，從而節(jié)省維護(hù)成本并避免停機(jī)。為了避免低效的維護(hù)程序和隨之而來的成本，制造商和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商可以使用智能傳感器和數(shù)據(jù)科學(xué)原理來優(yōu)化維護(hù)過程。 根據(jù)這份麥肯錫發(fā)表的報(bào)告，基于物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)測性維護(hù)有助于將工廠設(shè)備的維護(hù)成本降低多達(dá)40%。它還可以“通過延長機(jī)器的使用壽命，將設(shè)備停機(jī)時(shí)間減少50%，并將設(shè)備資本投資減少3%至5%”。

善用IoT/資料科學(xué)避免無效流程/高成本

多年來，制造商一直在實(shí)施基于時(shí)間的設(shè)備維護(hù)方法。規(guī)劃任何維護(hù)程序的主要因素僅僅是機(jī)器的使用年限。設(shè)備越老舊，維護(hù)程序就越頻繁。 ARC集團(tuán)的一項(xiàng)全球性研究表明，僅有18%的設(shè)備因其年限而失效，其余82%的失效是隨機(jī)發(fā)生的。這些研究結(jié)果表明，基于年限的維護(hù)方法不具備成本效益。為了避免無效的維護(hù)程序和隨之而來的高成本，制造商可以充分利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)科學(xué)。 電網(wǎng)故障可能導(dǎo)致配電中斷，這將給受影響地區(qū)幾乎所有人員、企業(yè)和服務(wù)機(jī)構(gòu)的日常運(yùn)作帶來巨大麻煩。這使得預(yù)測性維護(hù)對于此類關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施尤為重要。芬蘭的輸電系統(tǒng)運(yùn)營商Fingrid組織了多次創(chuàng)新競賽，以期尋找最佳的合作伙伴，將其運(yùn)營設(shè)施的維護(hù)和監(jiān)控操作數(shù)字化。 在2018年的其中一場競賽中獲勝后，Haltian的Thingsee無線傳感器Haltian的 Thingsee無線傳感器產(chǎn)品現(xiàn)在用于測量芬蘭變電站連接部件的溫度。這一點(diǎn)是很重要的，因?yàn)闇囟壬呤?a target="_blank">電阻增加的標(biāo)志，而電阻可能是由污垢或腐蝕引起的。 此外，傳感器可用于測量濕度、氣壓、環(huán)境光、存在和距離等方面數(shù)據(jù)。雖然這些傳感器并不能完全消除手動(dòng)檢查的需要，但它們確實(shí)使得監(jiān)控操作更加有效并降低了出現(xiàn)問題的風(fēng)險(xiǎn)。

連網(wǎng)工具減半維護(hù)工作

在顯而易見的電網(wǎng)用例以外，基于傳感器的監(jiān)控也可用于各種工業(yè)應(yīng)用。位于南京的愛立信熊貓制造工廠使用蜂窩IoT連接數(shù)千臺設(shè)備，包括高精度螺絲刀。這些模塊每八小時(shí)傳輸大約100字節(jié)數(shù)據(jù)以指示最近的使用情況。 這些數(shù)據(jù)收集在云解決方案中收集起來，再進(jìn)行分析。運(yùn)營經(jīng)理可以通過監(jiān)控使用數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地確定工具何時(shí)需要重新校準(zhǔn)，而不是根據(jù)低效的預(yù)定時(shí)間表工作。 根據(jù)這個(gè)案例研究，愛立信預(yù)計(jì)該解決方案每單位成本僅為20美元，但可將維護(hù)工作減少一半，每年節(jié)省10，000美元，并在短短兩年內(nèi)實(shí)現(xiàn)盈虧平衡。

工具和機(jī)械也需要預(yù)測性維護(hù)

工業(yè)環(huán)境中常會使用到安全和遙測系統(tǒng)，它們通常需要自己的特定網(wǎng)絡(luò)。除此之外，可以使用新的無線技術(shù)收集許多不太重要的參數(shù)，以形成預(yù)測性維護(hù)的基礎(chǔ)。 主要有兩類數(shù)據(jù)：

用法：使用工具的頻率和時(shí)長？ 最常用的功能是什么？ 誰是從事這項(xiàng)工作的員工？

狀態(tài)：隨時(shí)間變化，機(jī)器溫度和方差（Variance）是多少？ 系統(tǒng)中是否有任何不規(guī)則的振動(dòng)？

使用數(shù)據(jù)執(zhí)行完整的根本原因分析（Root Cause Analysis），有助于預(yù)防將來出現(xiàn)故障。

連接技術(shù)提升可靠性

物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)為全球供應(yīng)鏈運(yùn)營提供了有價(jià)值的幫助，包括使用蜂窩物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行資產(chǎn)跟蹤。不過，通過預(yù)測關(guān)鍵資產(chǎn)的失效，連接技術(shù)可以進(jìn)一步增強(qiáng)分銷鏈的可靠性。 冷鏈（Cold Chain）就是一個(gè)典型示例，多年來，人們一直致力于尋找低成本的測量運(yùn)輸貨物溫度解決方案。這有助于了解貨物是否保持在合適的溫度以及哪些貨物可能需要銷毀。 雖然這是物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行的很好示例，但其實(shí)我們可以做一些事情來預(yù)測和避免失效。將預(yù)測性維護(hù)應(yīng)用于制冷系統(tǒng)以更好地了解何時(shí)即將發(fā)生故障，將可節(jié)省寶貴的時(shí)間和金錢，并避免浪費(fèi)食品和藥品等寶貴資源。

預(yù)測性維護(hù)確保設(shè)施壽命

道路、橋梁和鐵路是社會的重要基礎(chǔ)設(shè)施，它們的維護(hù)對于確保在整個(gè)使用壽命周期中保持安全是非常重要的。在這種情況下，物聯(lián)網(wǎng)可以可派上用場。 可以持續(xù)監(jiān)控振動(dòng)等機(jī)械參數(shù)，記錄模式中的任何異常都表明需要維護(hù)，或者可以建議存在緊急情況。例如，杜塞爾多夫機(jī)場安裝了50個(gè)路內(nèi)（In-road）NB-IoT傳感器，以監(jiān)控唯一可以進(jìn)入機(jī)場油箱儲存地點(diǎn)的橋梁的狀態(tài)。

挑戰(zhàn)在于擴(kuò)大規(guī)模

預(yù)測性維護(hù)并不是一個(gè)新概念，我們都熟悉通過不規(guī)則的聲音或振動(dòng)來預(yù)測汽車何時(shí)即將發(fā)生故障。 物聯(lián)網(wǎng)帶來的新功能，是從數(shù)千或數(shù)百萬臺設(shè)備收集數(shù)據(jù)的能力。我們可以從中學(xué)習(xí)，創(chuàng)建和更新模型，全部實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化且規(guī)?？涨?。 很明顯，如要取得成功，企業(yè)需要利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能方面的所有最新技術(shù)。然而，即使在此之前，他們的“物品”需要連接起來。