盡管取得了巨大進步，但工業物聯網(IIoT)仍處于青春期階段。通過高級分析、大數據、邊緣計算和云計算，我們很清楚未來工廠將是什么樣，以及制造商需要走多遠才能完成工業4.0的變革之旅。

然而，所有這些進步匯集一起以降低成本和提高效率的方法就是預測性維護。工廠車間機器可以監控和評估自己性能，甚至在必要時為自己訂購替換零件。

通過實施預測性維護，制造商可以提高安全性，減少停機時間，延長設備壽命。

不斷發展的維護案例

制造商有足夠動力來提高設備效率和效果。維護不善會使工廠生產效率降低5-20%，而計劃外停機估計每年會使美國制造商損失500億美元。

減少生產中斷也意味著更可靠的產品交付，有助于保持客戶忠誠度。這種更高的客戶保留率可以帶來更多的收入。

以前，制造商根據預期磨損使用預防性維護或維修設備，以防止故障發生。預測性維護比預防性維護更加有效，因為糾正措施與機器的實際狀況密切相關。

我們的目標不是過早地更換一個零部件——在它仍然處于良好狀態時，而是在真正需要的時候才進行維修。這就好比根據液位高低或皮帶厚度，而不是根據里程來為汽車提供維修保養服務。

通過最大限度減少不必要的維護和停機時間，成本節約潛力巨大。制造商的預測性維護成本平均每小時9美元，而預防性維護成本為13美元(高出44%)。

數據驅動預測性維護

先進的技術，包括紅外熱成像、振動分析和油分析，可用于預測故障。根據經驗，通過使用傳感器監測和收集機器數據，然后使用自動分析確定何時可能發生設備故障，可以預測70%的設備故障。

當自動觸發與訂購和安裝新零件相關的管理程序時，后臺也可以節省成本。

例如，機器可以感知鉆頭磨損并自動訂購新鉆頭，提醒技術部門派出現場工作人員，并將新零件的采購請求轉發給ERP系統。通過以這種方式自動化手動的、容易出錯的、勞動密集型的管理功能，制造商可以確保更高的效率。

然而，將車間與后臺連接起來并不那么容易。現有業務流程中使用的機器可能會生成數據，但挑戰在于如何訪問和評估這些數據。生成的數據流需要集成到公司應用程序中。

機器、設備、傳感器和人們需要彼此無縫連接和通信。還經常需要一個物理操作的虛擬副本(數字孿生)，以便理解所有數據并構想出信息。

也可能需要部署人工智能等技術來支持決策和解決問題，使網絡系統盡可能自主。

還有一些特定的障礙需要克服。制造商的專有信息需要保密，使用數據過濾，并采取額外安全措施保護財務和客戶數據免受黑客攻擊。

最重要的是，任何數據管理平臺都需要可擴展性來收集、過濾、處理和共享大量數據，并具有高性能和高可靠性。

未來工廠

當機器數據可以用來執行高精度的物聯網預測性維護時，制造商可以集中精力利用數字能力來區分產品，比如技術健康的自我意識。

制造商的價值不僅可以通過其車間流程質量來衡量，還可以通過其保護資產的方式來衡量。這可以通過使用物聯網預測性維護來延長設備壽命并提高維護程序的效率來實現。

預測性維護是未來工廠的重要組成部分。不僅可以自動化制造流程，而且還可以自動化設備維護。這樣，制造商就可以從全新的生產效率水平中受益