工业物联网的应用数量每天都在增加，而且这种趋势不太可能很快改变。根据最新统计，到2021年，集成物联网的市场规模将达到惊人的5200亿美元。肯定会受到物联网技术影响的一个领域是维护。越来越多的生产企业希望实施预见性维护，提高产品质量。不难看出原因。在更好的条件下运行的机器可以在不影响产品质量的情况下提供最大的产量。让我们来看看物联网技术如何支持预测性维护以实现这一目标。实时数据和远程监控如今，有许多不同的状态监控技术可用于实时跟踪资产健康状况。这意味着您可以非常清楚地看到机器何时处于最佳状态。通过充分了解您的机器，您不仅可以保证它每周7天以最高水平工作，还可以节省资金并生产出更好的产品。设备的实时远程监控将为您带来以下好处：减少技术人员必须执行的目视检查次数，让他们有更多时间专注于手头的维修工作。您可以更早地获得有关潜在机器故障的信息，这意味着您可以在机器发生故障并开始生产有缺陷的产品之前开始预防性维护工作。虽然在制造业中并不常见，但有些机器在不安全的环境中运行-在这种情况下，能够远程监控设备意味着您的技术人员将面临更少的风险，因为他们将与设备进行交互更少的物理接触。今天使用物联网可以实现的另一件令人兴奋的事情是远程资产恢复。目前，主要由专业/有经验的技术人员远程指导位于偏远地区的其他人进行某些维修。（来源：物联网）未来，我们可以看到这种方式的发展，维护人员可以物理地控制机器人或机械臂，真正进行远程资产维修。预测分析如果您不能真正使用实时数据做出明智的决策，那么拥有实时数据就没有多大意义。所以，如果你想预测潜在的机器故障，你必须通过预测算法运行所有这些数据。通过使用预测分析，考虑到物联网设备能够捕获的大量数据，可以分析任何可以想象到的东西并将发现应用于特定目标，在这种情况下，这将预测资产故障并提高整体设备效率。随着物联网技术的普及，机器与机器的通信、机器与软件的通信已经成为一种普遍现象。现在您可以创建一个自动化系统，其中CMMS根据您在生产线上改装的传感器信息自动生成工作单。因此，例如，CMMS可以在油箱中的油位过低时创建加油任务，或者在传感器检测到变速箱振动增加时创建预测性维护任务。将来自远程传感器的实时数据与预测分析相结合，构成了预测性维护的基础。但预测性维护并不是维护行业的最高标准。随着物联网设备使用的增加以及机器学习和人工智能的进一步发展，我们将看到越来越多的企业转向规范性维护。（来源：物联网）规范性维护是一种维护形式，其中预测分析将识别不同的故障模式，并为您提供一组建议的操作，以防止预测故障的发生。你准备好了吗？为了充分利用实时数据和预测分析的力量，您的设施需要能够满足多种要求——状态监测传感器、开发的预测模型、无线网络以及可以与安装的传感器通信的维护软件，这是最重要的。虽然预测性维护的实施可能会产生高昂的前期成本，但生产设施对其特别感兴趣，因为它已被证明可以将资产正常运行时间增加大约10%并减少计划外设备故障的数量。这意味着生产可以运行更长时间，中断次数更少，设备问题直接导致的缺陷也更少。越来越多的生产设施正准备采用预测性维护。
