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通过物联网远程监控实现预测性维护
物联网
借助物联网远程监控技术,所有这些预测性维护功能都成为可能。我们将介绍物联网远程监控的工作原理,以及部署有效预测性维护的三个关键成功策略。但首先,让我们看看物联网远程监控是什么意思。

如果说算命先生和水晶球的存在可以证明什么,那就是人类长期以来一直试图预测未来会怎样。 但是,虽然“超自然”算命能力的功效充其量可能值得怀疑,但通过物联网支持的预测性维护,有一种更可靠的方式来预测未来。

什么是预测性维护?

预测性维护是指一种利用物联网远程监控工具来评估资产性能和状况的技术。在制造业中,预测性维护通过提高吞吐量、降低维护成本和最大限度地减少过程故障,平均提供 10 倍的投资回报。机器学习模型处理从支持物联网的传感器收集的数据,以预测设备何时可能发生故障,从而提供完全防止故障的机会。如果设备仍然出现故障,预测性维护可以建议采取纠正措施,以防止将来发生类似故障。

借助物联网远程监控技术,所有这些预测性维护功能都成为可能。我们将介绍物联网远程监控的工作原理,以及部署有效预测性维护的三个关键成功策略。但首先,让我们看看物联网远程监控是什么意思。

什么是物联网远程监控?

在制造预测性维护的背景下,物联网远程监控可自动评估设备健康状况和创建服务请求。如果没有物联网远程监控,工厂必须依靠员工手动收集、处理和分析机器数据,然后再发布可操作的后续步骤以进行诊断或维护。物联网远程监控技术加快了这一过程,从而降低了长期成本并提高了启动效率。

远程监控集成物联网设备和人工智能来收集和分析机器性能数据。物联网设备将描述机器操作和生产力的数据传输到支持人工智能的平台。该平台分析信息并为人员提供对机器健康洞察的实时访问。带有历史性能数据的详细报告还提供了生产力水平的快照,并帮助告知员工维护计划。

通过利用高质量的历史数据,机器学习系统可以预测何时可能发生故障并推荐主动措施以最大限度地减少停机时间并优化维护资源。

物联网远程监控的影响

在远程监控之前的日子里,发生故障的机器只是发出警报,提醒员工注意问题。工厂车间经理将被派去确认问题,技术人员被要求诊断和排除故障,订购零件并安排维修。与此同时,制造团队需要站起来思考并解决生产力损失的问题。

今天,物联网远程监控提供了大幅缓解意外停机问题的能力。物联网远程监控在预测性维护中的好处包括:

  • 扩展数据收集
  • 降低长期成本
  • 最大限度地延长机器正常运行时间
  • 简化通知流程
  • 减少服务调用
  • 利用关键的成功策略

通过物联网远程监控,您可以通过三种关键策略建立有效的预测性维护。

1.尽早让数据科学家参与进来,以整理数据

虽然数据工程师可以解决预测性维护和物联网远程监控的某些方面,但数据科学家应该参与构思和采用您的预测性维护策略。考虑到数据集中的传感器噪声、缺失数据和其他缺陷可能很快让您的分析工作感到不堪重负。数据科学家将使这个过程对你来说不那么痛苦。数据科学家将完成以下所有工作:

与您的数据工程团队一起规划管道和架构:机器学习算法结果和成功的预测性维护只有在大量干净数据的情况下才有可能。数据科学家将能够查明必要数据量中的任何差距,并帮助您确定需要在哪里安装新传感器以生成更多数据。

清洁、结构化和标记数据:原始数据很少是机器学习算法的最佳选择。除了重复和丢失数据之外,不正确的数据类型可能会给下游处理带来错误。数据科学家可以识别和修复数据异常,并将感兴趣的信号与仪器和环境噪声隔离开来。

创建和实施有效的机器学习模型:使用传统的分析方法通常不可能基于数百万个数据点预测设备故障。制造商通常依靠机器学习来合成这些海量数据,然后输出结果并转化为维护操作。一个数据科学家团队负责使用最有效的机器学习工具并将该专业知识传递给数据工程师。

但我们不要忘记提到一个重要的警告:如果数据科学家在前进的道路上遇到障碍,他们将无法完成这项工作。优先为您的数据科学家提供正确完成工作所需的信息和工具。他们需要技术访问(例如正确的工具、权限、服务器等)、信息访问和人员访问(与看门人的联系以及与内部领域专家的对话)。

2.战略性地自动化数据工程过程

在预测性维护的背景下,数据工程是从机器传感器收集数据并将其移动到存储库中的过程,通常在云中。从那里,它继续通过数据管道被机器学习模型清理和摄取。

有效的数据工程是可靠的、可重复的和可扩展的。这些特性也使数据工程过程变得成熟,可以实现自动化,从而为制造商节省时间和金钱。

与大多数流程一样,我们建议从战略角度接近自动化。如果你开始盲目地自动化你的数据工程过程,你很容易通过选择与你需要的算法不匹配的数据结构在你的系统中引入技术债务。在开始构建数据和构建数据工程管道的过程之前,请确保您对要解决的问题有充分的了解。与关键利益相关者合作,不仅要了解问题,还要了解他们的要求。

3.向合适的人展示可用的输出

人们经常吹捧机器学习的力量,却忽略了交付。例如,机器学习模型通常以 .csv 文件的形式输出数据。我们已经看到公司投入大量精力来生成有洞察力和可操作的数据,只是将 .csv 文件埋在某个文件夹中并留下来收集灰尘。

通过定义谁需要使用 IoT 远程监控传感器生成的信息来启动您的项目。通常,预期的接收者处于一个独特的环境中;例如,他们可能正在操作机器,在轮班期间无法访问电子邮件,甚至无法使用传统计算机。在您定义理想输出时,请考虑他们将如何接收信息。他们需要查看哪些信息,需要以何种形式查看?在某些情况下,自动电子邮件警报可能最有用。在其他情况下,报告仪表板将最好地满足用户需求,或者可能是 PDF 文档。确保您充分了解用户及其需求。

将原则付诸实践

如果没有合适的工具,很难理解和使用物联网远程监控系统生成的数据,但遵循这三个关键策略将为您的成功做好准备。水晶球或塔罗牌可能无法帮助您预测资产的性能和状况,但利用物联网远程监控的力量可以让您的未来一片光明。

责任编辑:武晓燕 来源: 千家网
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