物联网如何在制造过程中发挥关键作用

发布时间：2025-11-05 15:30:45 来源：技术快报 作者：IT科技

我们在各个领域都面临着供应链问题。物联网何供应问题背后的制造中一个关键原因是生产停机。据估计，过程由于停机时间，挥关工厂可能会损失多达20%的键作生产率。

预测性维护的物联网何概念可以追溯到90年代。传感器的制造中不可用性和计算资源的缺乏使得当时的实施变得困难。物联网、过程机器学习、挥关云计算和大数据分析的键作引入使预测性维护成为主流。特别是物联网何，物联网对预测性维护至关重要。制造中它能够将机器的过程物理动作转化为数字信号，如振动、挥关温度和电导率，键作以便处理和分析。

正如研究数据显示，计划外停工的财务影响是非常严重的。报告发现，由于计划外的停机时间，云服务器提供商大型工厂每年损失323个生产小时。收入损失、重新启动生产线、财务罚款和员工闲置时间的平均成本达到每小时52.3万美元。使用工具、材料、清单和剪贴板进行设备维护的传统方式效率低下。在物联网时代，您可以在问题发生时专注于解决问题，而不是寻找症状。

基于物联网的预测性维护提供了了解设备和环境条件所需的数据，以便由合适的人员以知情的方式进行调查。它节省了手动检查设备、记录设备和管理解决方案所需的时间。

因此，当存储单元温度过高时，可以通过远程控制的方式进行调节。如果设备的振动和加热指向一个问题，您可以使用数据来确定是否需要立即进行维护或稍后进行。通过消除检测设备问题的繁琐，物联网监控为更有意义、高防服务器无法自动化的任务节省了时间。

用于钻井的机器以不同的速度和振动运行，并使用不同的功率。维护好它们对于减少维修、昂贵的更换或计划外停机的需求至关重要。物联网监测非常适合同时实时跟踪石油钻井机械的性能和状况。

物联网的另一个应用是监控燃气泵的状态。持续检测气泵的泄漏可以减少损失，减少火灾风险、材料或人员损失以及环境影响的风险。物联网传感器可以跟踪气泵的流量、振动、功率和其他变量，以检查泄漏。预测性维护解决方案可以在性能低于基准时，向技术人员发出警报。收集到的数据可以用于运行故障场景的模拟，有效地进行未来的云服务器维护，并提高泵的性能。

在制造业领域，物联网监测可以带来多重好处。传感器自动化设备数据收集，允许实时跟踪资产的状况，以计划立即干预或未来的维护活动，并报告效率低下的情况，否则这些情况可能会隐藏起来并影响生产率。

由于频繁的停机，零部件、材料或产品生产不足，可能会导致供应链中断。预测性维护是减少计划外停机时间和防止对供应链、工业配送造成不利影响的一种解决方案。

基于物联网的预测性维护可以：

物联网设备的数据还可以与劳动力解决方案集成，以制定工人的时间表，减少他们在危险条件下的暴露。物联网作为一种被动安全解决方案，可以帮助提高工人的信心和士气。

预测设备故障是一种组织能力，可以帮助减少停机时间并避免其后果。然而，这可能不是所有资产都需要的。例如，可能希望为需要实时监视的关键资产投资传感器，并定期对非关键资产进行维护。预测性维护可以与预防性维护相结合，以分配备件或基于关键资产计划优先修复。

某些资产或维护方面将需要人工交互和控制。过度依赖传感器数据和工具的分析见解是有风险的。更好的方法是为企业中的每个资产确定最佳的维护策略。

物联网设备可能为网络攻击打开大门。适当的加密、认证和访问控制可以防止物联网安全威胁。如果没有足够的物联网安全措施，很难在较低的停机时间和可能导致网络瘫痪的攻击之间进行权衡。

要成功实现基于物联网的预测性维护，请投资与自身工业机器兼容的优质设备，例如物联网传感器和继电器。如果可以根据需求定制物联网设备，那么就应该放手去做。这些设备可以进行组合，使其耗电量更低，重量更轻，使用更方便，安装更具成本效益。

员工需要接受使用物联网设备以及读取和解释数据方面的培训。对于更简单的物联网应用，可能不需要物联网技术的专业知识。然而，要大规模实施物联网预测维护并运行复杂的分析，具有算法/统计和数据科学技能的人员适合实施预测维护。

从反应性或预防性维护转向预测性维护是一个重大变化，需要对员工进行教育。向员工解释物联网的好处，并缓解对新维护系统将如何影响员工的担忧。这些努力将使他们更容易接受更新、更好的方式来提高设备效率和自身的生产力。​

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