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工業(yè)物聯(lián)網的關鍵作用是什么?

物聯(lián)網 工業(yè)物聯(lián)網
工業(yè)中發(fā)生頻率最多、影響最大的情況就是停機停產,設備故障如何預診斷、預警成為了工業(yè)設備維護的難題。

工業(yè)中發(fā)生頻率最多、影響最大的情況就是停機停產,設備故障如何預診斷、預警成為了工業(yè)設備維護的難題。

預測性維護的概念可以追溯到90年代。傳感器的不可用性和計算資源的缺乏使得當時的實施變得困難。物聯(lián)網、機器學習、云計算和大數據分析的引入使預測性維護成為主流。特別是,物聯(lián)網對預測性維護至關重要。它能夠將機器的物理動作轉化為數字信號,如振動、溫度和電導率,以便處理和分析。

正如研究數據顯示,計劃外停工的財務影響是非常嚴重的。報告發(fā)現,由于計劃外的停機時間,大型工廠每年損失323個生產小時。收入損失、重新啟動生產線、財務罰款和員工閑置時間的平均成本達到每小時52.3萬美元。

使用工具、材料、清單和剪貼板進行設備維護的傳統(tǒng)方式效率低下。在物聯(lián)網時代,您可以在問題發(fā)生時專注于解決問題,而不是尋找癥狀。

基于物聯(lián)網的預測性維護提供了了解設備和環(huán)境條件所需的數據,以便由合適的人員以知情的方式進行調查。它節(jié)省了手動檢查設備、記錄設備和管理解決方案所需的時間。

因此,當存儲單元溫度過高時,可以通過遠程控制的方式進行調節(jié)。如果設備的振動和加熱指向一個問題,您可以使用數據來確定是否需要立即進行維護或稍后進行。通過消除檢測設備問題的繁瑣,物聯(lián)網監(jiān)控為更有意義、無法自動化的任務節(jié)省了時間。

物聯(lián)網監(jiān)控用例

石油和天然氣工業(yè)

用于鉆井的機器以不同的速度和振動運行,并使用不同的功率。維護好它們對于減少維修、昂貴的更換或計劃外停機的需求至關重要。物聯(lián)網監(jiān)測非常適合同時實時跟蹤石油鉆井機械的性能和狀況。

物聯(lián)網的另一個應用是監(jiān)控燃氣泵的狀態(tài)。持續(xù)檢測氣泵的泄漏可以減少損失,減少火災風險、材料或人員損失以及環(huán)境影響的風險。物聯(lián)網傳感器可以跟蹤氣泵的流量、振動、功率和其他變量,以檢查泄漏。預測性維護解決方案可以在性能低于基準時,向技術人員發(fā)出警報。收集到的數據可以用于運行故障場景的模擬,有效地進行未來的維護,并提高泵的性能。

制造業(yè)

在制造業(yè)領域,物聯(lián)網監(jiān)測可以帶來多重好處。傳感器自動化設備數據收集,允許實時跟蹤資產的狀況,以計劃立即干預或未來的維護活動,并報告效率低下的情況,否則這些情況可能會隱藏起來并影響生產率。

由于頻繁的停機,零部件、材料或產品生產不足,可能會導致供應鏈中斷。預測性維護是減少計劃外停機時間和防止對供應鏈、工業(yè)配送造成不利影響的一種解決方案。

基于物聯(lián)網的預測性維護可以:

  • 減少計劃外停機時間
  • 降低機器維修成本
  • 加強工人安全
  • 縮短維修機器的時間
  • 更好地利用設備
  • 提高設備的投資回報率

物聯(lián)網設備的數據還可以與勞動力解決方案集成,以制定工人的時間表,減少他們在危險條件下的暴露。物聯(lián)網作為一種被動安全解決方案,可以幫助提高工人的信心和士氣。

何時不使用物聯(lián)網

預測設備故障是一種組織能力,可以幫助減少停機時間并避免其后果。然而,這可能不是所有資產都需要的。例如,可能希望為需要實時監(jiān)視的關鍵資產投資傳感器,并定期對非關鍵資產進行維護。預測性維護可以與預防性維護相結合,以分配備件或基于關鍵資產計劃優(yōu)先修復。

某些資產或維護方面將需要人工交互和控制。過度依賴傳感器數據和工具的分析見解是有風險的。更好的方法是為企業(yè)中的每個資產確定最佳的維護策略。

物聯(lián)網設備可能為網絡攻擊打開大門。適當的加密、認證和訪問控制可以防止物聯(lián)網安全威脅。如果沒有足夠的物聯(lián)網安全措施,很難在較低的停機時間和可能導致網絡癱瘓的攻擊之間進行權衡。

如何轉向基于物聯(lián)網的預測性維護

要成功實現基于物聯(lián)網的預測性維護,請投資與自身工業(yè)機器兼容的優(yōu)質設備,例如物聯(lián)網傳感器和繼電器。如果可以根據需求定制物聯(lián)網設備,那么就應該放手去做。這些設備可以進行組合,使其耗電量更低,重量更輕,使用更方便,安裝更具成本效益。

員工需要接受使用物聯(lián)網設備以及讀取和解釋數據方面的培訓。對于更簡單的物聯(lián)網應用,可能不需要物聯(lián)網技術的專業(yè)知識。然而,要大規(guī)模實施物聯(lián)網預測維護并運行復雜的分析,具有算法/統(tǒng)計和數據科學技能的人員適合實施預測維護。

從反應性或預防性維護轉向預測性維護是一個重大變化,需要對員工進行教育。向員工解釋物聯(lián)網的好處,并緩解對新維護系統(tǒng)將如何影響員工的擔憂。這些努力將使他們更容易接受更新、更好的方式來提高設備效率和自身的生產力。


責任編輯:華軒 來源: 人工智能與物聯(lián)網
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