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物联网支持的维护如何提高产品质量

www.pednoy.com2019-09-23

15: 03: 10技术圈在这里

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工业物联网应用的数量每天都在增加,而这种趋势在短期内不太可能发生变化。最新数据估计,到2021年,综合物联网的市场规模将达到惊人的5200亿美元。

肯定会受到物联网技术影响的领域是维护。越来越多的制作公司希望实施预测性维护并提高产品质量。

在机器下运行的机器可以在不影响产品质量的情况下提供最大输出。

让我们来看看物联网技术如何支持预测性维护以实现这一目标。

实时数据和远程监控

今天,有许多不同的状态监测技术可用于实时跟踪资产健康状况。这意味着您可以非常清楚地看到机器何时达到峰值。通过对机器的深入了解,您不仅可以保证每周七天的最高工作水平,还可以节省资金并生产出更好的产品。

实时远程监控设备将为您带来以下好处:

▲减少技术人员必须进行的目视检查次数,使他们有更多时间专注于手头的维修工作。

▲您可以更早地获得潜在的机器故障信息,这意味着您可以在机器出现故障并开始生产有缺陷的产品之前执行预防性维护工作。

▲虽然在制造业中并不常见,但有些机器在不安全的环境中运行。在这种情况下,能够远程监控设备意味着您的技术人员将面临更少的风险,因为他们将使用该设备。减少身体接触。

在未来,我们可以看到这种方式的发展,维护人员实际上可以控制机器人或机器人手臂,并真正进行远程资产维修。

预测分析

如果您无法使用实时数据做出真正的决策,那么拥有这些数据就没有多大意义。

因此,如果要预测潜在的机器故障,则必须通过预测算法运行所有这些数据。通过使用预测分析,假设物联网设备能够捕获大量数据,则可以分析可想象的任何内容并将结果应用于特定目标,在这种情况下,它将预测资产故障并提高整体设备效率。

随着物联网技术的普及,机器对机器通信和机器到软件通信已成为普遍现象。现在,您可以创建一个自动化系统,其中CMMS根据您在生产线上修改的传感器信息自动生成工单。因此,例如,当油箱中的油量太低时,当传感器发现变速器上的振动增加时,CMMS可以创建加油任务或创建预测性维护任务。

将来自远程传感器的实时数据与预测分析相结合,构成了预测性维护的基础。

物联网家庭网络)规范性维护是一种维护形式,其中预测分析可识别不同的故障模式,并为您提供一组操作建议以防止预测的故障。

你准备好了吗?

为了充分利用实时数据和预测分析,您的工厂需要能够满足各种要求状态监测传感器,开发的预测模型,无线网络和维护软件,可与已安装的传感器通信,这是最重要的。

虽然预测性维护实施可能具有较高的前期成本,但生产设施对此特别感兴趣,因为已经证明它可以将资产正常运行时间延长大约10%并减少意外设备故障的数量。

这意味着生产可以运行更长时间,中断更少,设备问题直接导致更少的缺陷。越来越多的生产设施正在为预测性维护做准备。

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工业物联网应用的数量每天都在增加,而这种趋势在短期内不太可能发生变化。最新数据估计,到2021年,综合物联网的市场规模将达到惊人的5200亿美元。

肯定会受到物联网技术影响的领域是维护。越来越多的制作公司希望实施预测性维护并提高产品质量。

在机器下运行的机器可以在不影响产品质量的情况下提供最大输出。

让我们来看看物联网技术如何支持预测性维护以实现这一目标。

实时数据和远程监控

今天,有许多不同的状态监测技术可用于实时跟踪资产健康状况。这意味着您可以非常清楚地看到机器何时达到峰值。通过对机器的深入了解,您不仅可以保证每周七天的最高工作水平,还可以节省资金并生产出更好的产品。

实时远程监控设备将为您带来以下好处:

▲减少技术人员必须进行的目视检查次数,使他们有更多时间专注于手头的维修工作。

▲您可以更早地获得潜在的机器故障信息,这意味着您可以在机器出现故障并开始生产有缺陷的产品之前执行预防性维护工作。

▲虽然在制造业中并不常见,但有些机器在不安全的环境中运行。在这种情况下,能够远程监控设备意味着您的技术人员将面临更少的风险,因为他们将使用该设备。减少身体接触。

在未来,我们可以看到这种方式的发展。维护人员实际上可以控制机器人或机器人手臂,并真正进行远程资产维修。

预测分析

如果您无法使用实时数据做出明智的决策,那么拥有这些数据就没有多大意义。

因此,如果您想预测潜在的机器故障,则必须通过预测算法运行所有这些数据。通过使用预测分析,可以分析可想象的任何事物,并将研究结果应用于特定目标,因为物联网设备可以捕获大量数据。在这种情况下,它将预测资产故障并提高整体设备效率。

随着物联网技术的普及,机器对机器通信和机器到软件的通信已成为一种普遍现象。现在,您可以创建一个自动化系统,其中CMMS根据您在生产线上修改的传感器信息自动生成工单。因此,例如,当燃料箱中的燃料水平太低时,CMMS可以创建加油任务,或者当传感器发现变速箱上的振动增加时,CMMS可以创建预测性维护任务。

将来自远程传感器的实时数据与预测分析相结合,构成了预测性维护的基础。

临时维护是一种维护形式,其中预测分析可识别不同的故障模式,并为您提供一组操作建议,以防止发生预测性故障。

你准备好了吗?

为了充分利用实时数据和预测分析功能,您的工厂需要能够满足状态监测传感器,开发的预测模型,无线网络和维护软件的各种要求,这些传感器可与已安装的传感器通信,是最重要的。

虽然预测性维护实施可能具有较高的前期成本,但生产设施对此特别感兴趣,因为已经证明它可以将资产的正常运行时间延长约10%并减少意外设备故障的数量。

这意味着生产可以运行更长时间,中断更少,设备问题直接导致更少的缺陷。越来越多的生产设施正在为预测性维护做准备。

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