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在制造單位或工廠中使用工業物聯網有哪些優勢?
發布日期:
2021-09-03

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        物聯網揭開了商業和工業的神秘面紗。物聯網可能聽起來像一個未來主義的術語,但它已經在這里,它是技術世界的下一次重大革命。
        了解實際可能出現的問題并在其成為風險之前采取行動 - 特別是在制造業,運輸業和加工業 - 對最高和最低利潤產生巨大影響。通過工業物聯網和機器學習,我們現在正在進行反應性維護和日常維護的“預測性維護”。
物聯網的技術方面可以理解為“通過自動化進行無縫,實時控制”,即連接各種傳感器并使用該網絡在日常運行工廠或獲取信息。商業價值在于創造可行的見解。預測性維護肯定。

        Predictive Maintenance主要關注如何預測某些條件何時會發生以及機器何時出現故障,這是明智之舉。令人興奮的是,隨著物聯網和機器學習的出現以及大規模實施的能力,Predictive Maintenance不再是大型組織的保留,而是可用于任何資產密集型行業應用。
        實際上,物聯網在過去幾年中一直在改變我們進行預測性維護的方式。我們現在可以以低成本獲得實時監控設備,以便連續地將數據發送到算法。憑借機器學習的附加功能,它可以檢測機器是否出現問題......進行預測。

它是如何實時工作的?
        安裝在設備上的實時傳感器提供實時數據,您可以將這些數據輸入預測模型,以幫助確定何時即將發生故障或該設備的剩余使用壽命。然后,您可以根據該數據安排維護。
 
當我們深入了解設備的狀況 - 在各種情況下 - 我們可以計劃干預。我們可以從各種數據源中獲取數據,甚至可以將天氣信息與設備數據結合起來,然后確定何時派遣工作人員進行預測性維護。

機器學習在哪里進來?
        使用物聯網,我們通常最終會收集大量數據。對于人眼來說,理解它成為一個真正的挑戰。當傳統的數據分析和數學模型不足以將數據轉化為可操作的見解時,機器學習與物聯網一起使用。您可以將其稱為分析自動化。
機器學習算法可以有兩種類型。在他們的博客“預測性維護的工業物聯網:改變游戲規則”中, Altizon將這兩個類別定義如下

無監督學習:在沒有人為干預的情況下在數據集上運行的算法。結果是您的數據中的一組自動識別模式可以映射到設備故障。
監督分析:這些是您訓練以檢測故障的算法。您為其提供了一個數據子集,該數據已被歸類為故障/非故障。算法從中學習,然后可以在完整數據上運行以挑選設備故障。

優點
微軟的通用物聯網設備體驗湯姆奧萊利在他的博客“如何實現物聯網預測維護可以改變您的業務”中寫道 -
預測性維護是一種應用程序,它匯總環境,流程和資源數據,并使用AI和機器學習來分析和預測在發生故障之前何時需要維護或替換資產。好處可能包括:

減少意外停機:避免昂貴的設備故障和意外停機。在問題成為對運營產生重大影響的問題之前,主動解決問題。
提高質量:通過機器學習改進產品和流程,及早發現維護問題,提高客戶滿意度。
降低成本:降低維護成本并延長設備壽命。
提高效率和產出:提高流程效率,資產利用率和產量。

你從哪里開始的?
我們必須首先明白,我們希望預測的應該是我們可以采取行動的事情 - 以使預測具有商業價值。Microsoft在其廣泛使用的Azure IoT平臺的描述中提供了一組我們必須問自己的簡單問題。
時間:設備在失敗前剩余多長時間?
概率:(x)天數或周數失敗的概率是多少?
原因:給定故障的可能原因是什么?
風險等級排名:什么設備失敗的風險最高?
維護建議:鑒于某些錯誤代碼和其他條件,哪種維護活動最有可能解決問題?


 

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