从故障到突破：利用物联网进行预测性维护,物联网设备,物联网传感器-智能制造网

从故障到突破：利用物联网进行预测性维护

导读：物联网设备在工业环境中部署时可提供许多好处，以增强预测性维护。它们使您能够全天候监控设施状况，即使在工人检查时很危险的恶劣环境中也是如此。

　　在工业环境中工作的业主、操作员、工程师和项目经理认识到定期进行维护的重要性，以降低设备的总拥有成本并减少停机时间。

　　与其被动地维护设备，不如采取预测性维护方法，以便主动工作。这就是为什么许多设施部署物联网技术来简化运营并完成预测性维护的原因。

　　行业专业人士可以通过物联网驱动的传感器和数据分析在设备故障发生之前就识别出潜在的设备故障。这有助于他们避免不必要的停机时间，同时提高运营效率。转向物联网设备可以节省成本并提高工业环境中的生产力。

　　工业环境中物联网设备的关键方面

　　安装物联网传感器，实时收集所有必要设备、装置和系统的信息。传感器将为您提供有关设备使用的能量、温度、振动和其他关键测量值的准确详细信息。这些详细信息可以帮助物联网设备在可能需要预测性维护时提醒您。

　　您还可以使用物联网设备向其他设备发送信息，例如出现在员工移动设备或工作站上的系统状态报告。它们还会根据您对执行器的响应方式向执行器发送命令，例如关闭运行过热的机器。

　　物联网系统会持续反馈您的工业运营状态。例如，安装物联网超声波流量计可以非侵入式地告诉您有多少体积在管道中流动。它们可以识别流体的温度和速度，适用于监控管道中从高压蒸汽到低粘度流体的所有事物。如果系统未按规格运行，您将立即得到反馈。

　　使用物联网设备增强预测性维护

　　物联网设备在工业环境中部署时可提供许多好处，以增强预测性维护。它们使您能够全天候监控设施状况，即使在工人检查时很危险的恶劣环境中也是如此。物联网设备代表您收集数据，您可以让工人专注于更复杂的任务。

　　通过在机器上放置小型物联网设备，您可以收集重要信息，然后将其传输到中央位置，例如您的云服务器，以便任何人都可以实时访问数据。这在引导技术人员到特定区域或设备进行检查和维修时非常有用。

　　虽然人们很难自己分析大量信息，但您可以应用机器学习算法来识别变化趋势，例如组件振动方式的细微变化，或者温度是否缓慢下降或上升，这表明可能需要维护的问题。

　　使用人工智能和机器学习以及物联网来帮助确定机器何时接近故障和失效，以及可能需要进行预测性维护。主动方法可以节省您的时间，因为您可以在问题相对较小且更容易修复或更换时解决问题。因此，您可以避免工人闲置并打乱您的生产计划。

　　部署物联网设备以节省资金并提高工作效率

　　在您的工业设施中安装物联网设备将帮助您了解下一步要执行哪些预测性维护任务，从而节省时间并使您的系统更高效地运行，减少停机时间。