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施耐德/SCHNEIDER
物聯(lián)網(IoT)不僅可用于遠程監(jiān)控服務，似乎還能預測未來。如今，許多企業(yè)都開始求助于物聯(lián)網遠程監(jiān)控工具，這些工具可以使用預測性維護來分析資產的運行方式。
這些新技術可以提高生產力、降低維護成本，并減少停機時間。預測性維護，加上機器學習和人工智能，可使投資回報率提高十倍。
機器學習模型能夠預測設備何時會發(fā)生故障，并通過調整參數來防止故障。如果設備出現(xiàn)故障，預測性維護可以檢測到這些故障，確定其原因，然后提出可能的修復方案。而這一切，都是由物聯(lián)網監(jiān)控實現(xiàn)的。
本文將探討遠程物聯(lián)網監(jiān)控是如何工作的，以及預測性維護如何使這一切成為可能。
什么是物聯(lián)網遠程監(jiān)控?
物聯(lián)網遠程監(jiān)控是利用特殊傳感器和設備，與機械和其他技術等傳統(tǒng)資產進行交互的過程。物聯(lián)網遠程監(jiān)控通常與自動化相結合，以評估任何設備是否正常運行。在物聯(lián)網遠程監(jiān)控之前，制造工廠和其他設施必須依靠員工手動檢查機器，以確保其持續(xù)運行。物聯(lián)網遠程監(jiān)控可以幫助保持工作效率，即使在家辦公。
舉個例子，給汽車進行例行換油，結果卻發(fā)現(xiàn)還需要換別的東西?物聯(lián)網遠程監(jiān)控允許團隊在發(fā)生故障前通過收集、處理和分析數據來避免這些沖擊。遠程監(jiān)控技術使診斷和維護流程變得更加容易，因為其可以利用收集的所有數據。同時，這也意味著更低的成本和更好的生產力。
遠程監(jiān)控利用物聯(lián)網技術和人工智能來收集機器和設備的性能數據。回想一下汽車的例子，假設汽車配備了可預測可能發(fā)生故障的設備。物聯(lián)網設備通過收集設備性能數據，然后通過網絡將數據發(fā)送給利用人工智能分析數據的服務。這些平臺可以對信息進行梳理，為技術人員提供實時的性能指標和見解。
由于數據是在場外傳輸到云端的，因此其可以在設備的整個生命周期內持續(xù)存在并存儲。有了這些數據，工作人員可以建立詳細的報告并檢查歷史性能數據。隨著時間的推移，可以可視化機器的生產力，還可以預測維護情況。不過，需記住，由于數據將存儲在云端，因此物聯(lián)網存在一定的風險。例如，黑客和不良行為者可能會濫用數據。
通過結合物聯(lián)網洞察力、收集的數據和機器學習，團隊能夠預測故障最有可能發(fā)生的時間。甚至還會建議應該采取哪些措施來防止出現(xiàn)故障和衰退。
預測性維護如何工作?
預測性維護是指使用物聯(lián)網遠程監(jiān)控工具，持續(xù)分析資產的性能和狀況的過程。資產可以是幾乎任何東西，從機器到建筑物，本質上是任何通過物聯(lián)網技術連接到網絡的任何東西。
在制造業(yè)環(huán)境中，由于生產力的提高，預測性維護提供了高達10倍的投資回報。隨著生產力和利潤的提高，需要確保擁有一個安全的銀行賬戶，其具有在線賬戶監(jiān)控等功能，并且沒有每月維護費用。
預測性維護提高了吞吐量，最小化了維護成本，并消除了流程故障。例如，假設是從事數據存儲服務。預見性維護可以監(jiān)控空調機組的正常運行時間，并預測負荷時間可能性最高的時間。其還可以預測空調機組可能需要維修的時間，這樣就可以在設備故障前輕松更換，而不是關閉操作進行維護。
通過使用機器學習，從監(jiān)控設備的物聯(lián)網傳感器收集數據，這意味著可以在故障發(fā)生之前預防故障。
但無論如何，資產或設備還是發(fā)生了故障，預測性維護也可以幫助預測發(fā)生故障的組件，以及可以采取的可能措施來防止類似事件再次發(fā)生。當然，如果沒有物聯(lián)網和遠程監(jiān)控技術，這一切都不可能實現(xiàn)。
物聯(lián)網遠程監(jiān)控如何影響世界?
遠程監(jiān)控在制造業(yè)中尤其有價值，因為裝配線依賴于所有輔助機器的連續(xù)操作。例如，想象一下，在最近升級的上海特斯拉超級工廠，一臺用于連接車門和車輛的機器停止工作。發(fā)生這種情況時，所有下游生產都受到影響，而上游生產則成為瓶頸，直到問題得到解決。其結果是供應鏈受損。
如果沒有物聯(lián)網遠程監(jiān)控，如果維護人員未能預測未來的問題，機器就會發(fā)生故障。然后，工廠經理必須診斷問題，召集技術人員嘗試解決問題。如果沒有可用的零件，機器可能在訂購并到達之前無法使用。在修復完成之前，工作將受到影響。然而，所有的這些都可以避免，因為遠程監(jiān)控技術，可以幫助避免這種停機。
當然了，物聯(lián)網和預測性維護技術并不只適用于制造業(yè)。一些企業(yè)將其與區(qū)塊鏈技術結合使用，通過提高安全性和去中心化來支持物聯(lián)網部署。
區(qū)塊鏈是一個點對點網絡上所有交易的去中心化分類賬，最著名的是與加密貨幣一起使用。該技術將加密交易完全匿名化以保護隱私，并且資產可以保存在完全加密的安全加密錢包中。同樣的技術可用于物聯(lián)網設備，其固有的去中心化意味著第三方不能通過攻擊服務器來訪問數據，也可用于跟蹤和授權跨物聯(lián)網網絡的響應。
知名工具制造商Bosch去年開始了一項測試計劃，使用區(qū)塊鏈和物聯(lián)網技術來識別設備問題。Bosch希望能夠利用這項技術來增強機器學習，從而最大限度地減少未來的故障。
哪些策略可使遠程監(jiān)控成功?
以下是用于實現(xiàn)物聯(lián)網遠程監(jiān)控的3種主要策略：
1、在規(guī)劃階段包括數據科學家
數據科學家在任何物聯(lián)網遠程監(jiān)控實施的早期階段都是關鍵，因為他們可以確保項目立足于現(xiàn)實。例如，數據科學家可以指導如何與數據工程團隊合作、了解收集的數據，以及如何整理、構建和標記數據；最后，如何創(chuàng)建有效的機器學習模型。
2、自動化數據工程過程
數據工程是從機器傳感器收集數據，然后將其轉移到存儲的過程，通常是在云平臺上。數據工程需要可靠、可復制和可擴展。如果設備的互聯(lián)網連接不可靠，可能需要重新考慮如何從設備收集數據。
3、利用結果
如果無法利用所收集的數據，將看不到巨大的投資回報。物聯(lián)網項目的一個重要部分是了解數據的用途。如果計劃將其用于維護，維護人員將如何利用存儲在云中的數據?是否需要額外的系統(tǒng)來處理數據并使其有用?誰負責監(jiān)督所有這些數據?這些類型的問題都需要克服，才能獲得物聯(lián)網預測性維護的好處。
浙公網安備 33010602000006號
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