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從故障到突破：利用物聯網進行預測性維護

2024-11-20 10:02:20來源：千家網關鍵詞：物聯網設備物聯網傳感器閱讀量：24709

導讀：物聯網設備在工業環境中部署時可提供許多好處，以增強預測性維護。它們使您能夠全天候監控設施狀況，即使在工人檢查時很危險的惡劣環境中也是如此。

　　在工業環境中工作的業主、操作員、工程師和項目經理認識到定期進行維護的重要性，以降低設備的總擁有成本并減少停機時間。

　　與其被動地維護設備，不如采取預測性維護方法，以便主動工作。這就是為什么許多設施部署物聯網技術來簡化運營并完成預測性維護的原因。

　　行業專業人士可以通過物聯網驅動的傳感器和數據分析在設備故障發生之前就識別出潛在的設備故障。這有助于他們避免不必要的停機時間，同時提高運營效率。轉向物聯網設備可以節省成本并提高工業環境中的生產力。

　　工業環境中物聯網設備的關鍵方面

　　安裝物聯網傳感器，實時收集所有必要設備、裝置和系統的信息。傳感器將為您提供有關設備使用的能量、溫度、振動和其他關鍵測量值的準確詳細信息。這些詳細信息可以幫助物聯網設備在可能需要預測性維護時提醒您。

　　您還可以使用物聯網設備向其他設備發送信息，例如出現在員工移動設備或工作站上的系統狀態報告。它們還會根據您對執行器的響應方式向執行器發送命令，例如關閉運行過熱的機器。

　　物聯網系統會持續反饋您的工業運營狀態。例如，安裝物聯網超聲波流量計可以非侵入式地告訴您有多少體積在管道中流動。它們可以識別流體的溫度和速度，適用于監控管道中從高壓蒸汽到低粘度流體的所有事物。如果系統未按規格運行，您將立即得到反饋。

　　使用物聯網設備增強預測性維護

　　物聯網設備在工業環境中部署時可提供許多好處，以增強預測性維護。它們使您能夠全天候監控設施狀況，即使在工人檢查時很危險的惡劣環境中也是如此。物聯網設備代表您收集數據，您可以讓工人專注于更復雜的任務。

　　通過在機器上放置小型物聯網設備，您可以收集重要信息，然后將其傳輸到中央位置，例如您的云服務器，以便任何人都可以實時訪問數據。這在引導技術人員到特定區域或設備進行檢查和維修時非常有用。

　　雖然人們很難自己分析大量信息，但您可以應用機器學習算法來識別變化趨勢，例如組件振動方式的細微變化，或者溫度是否緩慢下降或上升，這表明可能需要維護的問題。

　　使用人工智能和機器學習以及物聯網來幫助確定機器何時接近故障和失效，以及可能需要進行預測性維護。主動方法可以節省您的時間，因為您可以在問題相對較小且更容易修復或更換時解決問題。因此，您可以避免工人閑置并打亂您的生產計劃。

　　部署物聯網設備以節省資金并提高工作效率

　　在您的工業設施中安裝物聯網設備將幫助您了解下一步要執行哪些預測性維護任務，從而節省時間并使您的系統更高效地運行，減少停機時間。

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