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物联网趋势下APP维护的全新变革
日期:2019-05-14 19:13:16 来源: 浏览数:

     随着物联网、大数据和AI技术的兴起,工厂设备迎来了全新的变革,越来越多的机器连接上网,实现了远程数据监控和分析,这种场景给工作人员带来了更轻松、高效的工作。不过,许多人对这种模式感到陌生,盲目的追随趋势可能不会得到想要的效果,那么APP如何结合物联网、大数据,提升工厂的价值?
     目前物联网在工业领域最大的应用是预测性维护,要保证生产线长年24小时持续的运行,在过去是很难实现的,但今天通过预测性维护可以提前解决设备隐患,从而防止设备故障停机。
     电动马达是当今工业的主力,工厂里有着许多用于各种用途的app,如:起重、冲压、搬运、除尘、干燥等设备都要用到app。APP的维护成为工厂的一件重要的事项,特别在一些恶劣环境场所,用户更偏向于远程维护。
     app效率下降是最常见的,如果工厂里有几百台app效率都下降了,这对工厂生产影响是很大的,同时还有可能造成停机的风险。有些生产线一台app故障可能导致整条生产线停机,这种停机时间是十分昂贵的。
     为了减少意外的停机时间,工厂会雇用维护人员。但传统的维护方法也很昂贵,因为他们没有更好的办法预测设备的未来情况,仍然无法避免停机。通常APP有以下几种维护方法:
     故障后维护:意思是等APP发生故障停机后再进行维护,这种情况通常都是APP已经损坏,需要重新更换一台APP,因为要现场修理APP并不是一件简单的事情,这种情况只能是先换下来,保证生产能继续进行。
     预防性维护:为了避免APP完全失效,工作人员会根据APP的平均运行时间来定期维护。通常出于安全考虑,维护偶然发生得太早,而部件仍然处于良好状态可能被更换,这种方式并不能保证维护后不会发生新的问题。
     状态监测维护:通常APP在故障停机之前会有一些现象发生,例如开始出现噪音、振动、速度不均等。状态监测维护的办法是通过对每台app进行监听,类似医生听诊器的方式,维护人员在现场诊断后确定是否需要维护。现场检测可能是一项危险的任务,维护人员要跑遍工厂的任何地方。
     随着物联网技术的发展,这些传统的维护方式将成为过去。工厂将为每台app都配备一个或多个传感器,这些传感器与控制数据库连接,以连续收集有关APP的数据。而在数据库采用人工智能对每台APP的行为进行学习,当APP偏离正常情况时立即生成警报。
     这种基于传感器的数据收集比任何人力检测都要精确和彻底,因为APP的许多迹象很难用眼睛和耳朵能识别出来,但通过物联网传感器却能发现设备的细小变化。
     物联网与人工智能相结合,不仅能看到问题出现,还能不断扫描检测可能存在的问题,这种方式我们叫做预测性维护。这种方式很好避免了故障的出现,同时让维护人员知晓何时是最佳的维护时间,不会出现太慢或者太早的情况。同时,可以根据问题和警报的严重程度,甚至可以计划APP的停机时间,以尽量减少对操作的干扰。
     在工厂运营工作中,错误的决定或做出太慢、太早的决定,都会带来大量的资源和金钱的浪费。物联网帮助用户收集过去从未捕获过的数据,通过人工智能的分析,从中学习并能更快做出更好的决策。

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