早在物联网(IoT)概念出现之前，EliyahuM.Goldratt就写了一本关于制造业的最佳书籍。高德拉特在他的名著《The Goal》中用一句话解释说，每个制造商所能达到的最高目标是：“通过增加净利润来赚钱，同时增加投资回报率，增加现金流。”从制造过程中去掉您企业中的一个变量（收入、利润、现金流），您的制造投资回报率将会失败。其他一切，包括机器、自动化和人力，都有助于您的制造并最终映射到这一目标。但这对您的业务意味着什么？您的制造投资回报率是高是低，还是盈亏平衡？你如何衡量？在本文中，我们将讨论一些ROI因素，以及当您的流程不理想时会发生什么。制造业投资回报率低AberdeenGroup最近的一份报告发现，机器意外停机的平均成本为每小时260,000美元。如果你把每年的数字加起来，这个数字就会达到数十亿。环顾任何制造工厂，发现其资产故障和意外维修的成本非常高。我可以保证您会发现以下导致机器频繁停机的情况：模棱两可的工单设备维护不善人为错误懒惰的转换（Lackadaisicalchangeovers）提前停机-机器压力检查）缺乏停机数据记录然而，这些只是原因.后果可能更可怕。例如，计划外的机器停机可能会使您的生产率下降几天，或者让您遭受如下挫折：维护成本增加生产延迟整体设备效率(OEE)更不用说这些挫折将不可避免地导致总拥有成本(TCO)增加而产值低。但还是有希望的。顶级制造工厂已开始使用预测性维护系统来改善OEE并降低间接维护成本，以避免生产延迟。但预测性维护到底是什么？它是您插入制造技术堆栈的另一台机器吗？并不真地。预测性维护系统使用状态监控工具来帮助制造公司跟踪任何设备在空闲、正常和峰值性能状态下的性能。将其视为制造商预测未来的人工智能水晶球。从不同条件下运行的机器收集的数据可以帮助您规划未来的维护计划并防止突然的机器故障或停机。并且它不需要像您工厂中的其他机器那样受到照料。物联网驱动意味着（在很大程度上）智能化和自给自足。这也意味着它不会像人类工人那样每30分钟休息一次。预测性维护的工作原理预测性维护在很大程度上依赖于物联网。一旦物联网设备和传感器连接到制造设施，它将开始记录机器的实时性能数据。例如，以下是物联网传感器通过对机器的实时监控捕获的一些设备数据：振动温度压力化学成分液体/固体水平传感器收集到以上信息后，会自动将数据推送到云平台，然后将其提供给支持的AI或ML系统。分析和处理数据以根据当前和过去的数据模式预测未来的问题。最后，数据到达维护专家处，以便他们的团队可以为未来的停机时间制定应急计划。这对制造工厂意味着什么？制造公司没有理由不使用预测性维护。另一方面，他们有很多理由这样做。例如，使用预测性维护可以保证以下内容：捕获准确的实时数据预测机器停机时间提高透明度减少/避免生产延迟提高产量降低维修成本提高机器效率提高操作员安全性提高整体利润巨额资金用于维修机器故障或削减运营成本。以车间经理和操作员为例。他们定期安排机器维修和保养，认为这有助于防止停机。他们没有意识到的是，如果他们总是看错方向，再多的钱也无法使他们实现利润目标。预防性维护可能并不完美，但它是比猜测运行停机时间更好的解决方案。更好地解决长期存在的问题简而言之，实施基于物联网的预测性维护策略将使您的运营效率处于自动驾驶状态。它将为您的企业完成所有繁重的工作，识别中断模式，自动化所有团队/系统的实时数据，并为您解释数据。您所要做的就是根据预测数据制定故障保护计划。这正是工业4.0的预测性维护的全部内容。商店可以利用车间的预测分析来监控人类难以监控和干预的区域中的机器。下面，让我们看一些如何在不同用例中应用预测性维护的示例。各行各业的制造商都使用基于状态的监控来收集实时机器数据以评估其性能。该技术使该过程无缝、免提且准确。如果没有像预测性维护这样的物联网解决方案系统，企业几乎不可能雇用人员以极快的速度收集此类数据集并进行分析。化学工业如果说有一个行业对控制和记录保存到最微小的部分都有严格的要求，那一定是化工厂。化工企业还需要持续监控和分析大量数据。对他们来说，依赖任何不准确的数据处理都可能带来致命的后果。这意味着他们必须持续收集大量数据流以确保最佳设备性能。预测分析和机器学习的结合可以为化工厂提供他们所需的数字可靠性。轮胎制造我们生活在一个靠轮胎运转的快速发展的世界。鉴于为满足电动汽车和自动驾驶汽车不断增长的需求而制造轮胎的复杂性越来越高，轮胎的普及不会很快放缓。轮胎制造商可能正在重新发明车轮，但如果没有创新的挑战，他们就不会这样做。对于一个处于创新驱动地位的行业来说，跟上技术效率提升的速度非常重要。轮胎制造是一个复杂的过程：它从混合和冷却橡胶开始，然后进行更复杂的过程，如挤压、切割、轮胎成型、硫化和贴标。整个制造过程需要过程稳定性和能源效率。使用预测性维护和分析可以帮助他们精确地自动化运营流程并提高运营效率。管道制造与轮胎制造商一样，管道制造商处理温度、形状和尺寸的许多变化。但这个行业的参与者也面临着独特的挑战。管道制造是一个竞争激烈的市场，因为与其他垂直行业相比，进入壁垒相对较低。因此，对于管材生产企业来说，生产一流的产品对于自身发展竞争优势非常重要。虽然每个管道制造商都在努力达到这一水平，但幸运的是那些可以使用预测分析来领先竞争对手一步的制造商。例如，使用预测性维护技术可以帮助管道制造商主动监控生产过程并避免可能导致批次缺陷的问题。提高制造投资回报率如今，大多数制造公司已开始在其生产流程中实施基于物联网的预测解决方案。这些公司在提高产品质量和销售方面具有先发优势。您如何衡量您的制造投资回报率？您想利用预测性维护和物联网的前沿技术来提高您的生产力吗？
