我們在各個領域都面臨著供應鏈問題。供應問題背后的一個關鍵原因是生產停機。據估計，由于停機時間，工廠可能會損失多達20%的生產率。

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方式效率低下。在物聯網時代，您可以在問題發生時專注于解決問題，而不是尋找癥狀。

基于物聯網的預測性維護提供了了解設備和環境條件所需的數據，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。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，物聯網監控為更有意義、無法自動化的任務節省了時間。

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。物聯網監測非常適合同時實時跟蹤石油鉆井機械的性能和狀況。

物聯網的另一個應用是監控燃氣泵的狀態。持續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境影響的風險。物聯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

在制造業領域，物聯網監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、工業配送造成不利影響的一種解決方案。

基于物聯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中的每個資產確定最佳的維護策略。

物聯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網安全威脅。如果沒有足夠的物聯網安全措施，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。

如何轉向基于物聯網的預測性維護

要成功實現基于物聯網的預測性維護，請投資與自身工業機器兼容的優質設備，例如物聯網傳感器和繼電器。如果可以根據需求定制物聯網設備，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。對于更簡單的物聯網應用，可能不需要物聯網技術的專業知識。然而，要大規模實施物聯網預測維護并運行復雜的分析，具有算法/統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。向員工解釋物聯網的好處，并緩解對新維護系統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。?