工業中發生頻率最多、影響最大的情況就是停機停產，設備故障如何預診斷、預警成為了工業設備維護的難題。

預測性維護的概念可以追溯到90年代。傳感器的不可用性和計算資源的缺乏使得當時的實施變得困難。物聯網、機器學習、云計算和大數據分析的引入使預測性維護成為主流。特別是，物聯網對預測性維護至關重要。它能夠將機器的物理動作轉化為數字信號，如振動、溫度和電導率，以便處理和分析。

正如研究數據顯示，計劃外停工的財務影響是非常嚴重的。報告發現，由于計劃外的停機時間，大型工廠每年損失323個生產小時。收入損失、重新啟動生產線、財務罰款和員工閑置時間的平均成本達到每小時52.3萬美元。

使用工具、材料、清單和剪貼板進行設備維護的傳統方式效率低下。在物聯網時代，您可以在問題發生時專注于解決問題，而不是尋找癥狀。

基于物聯網的預測性維護提供了了解設備和環境條件所需的數據，以便由合適的人員以知情的方式進行調查。它節省了手動檢查設備、記錄設備和管理解決方案所需的時間。

因此，當存儲單元溫度過高時，可以通過遠程控制的方式進行調節。如果設備的振動和加熱指向一個問題，您可以使用數據來確定是否需要立即進行維護或稍后進行。通過消除檢測設備問題的繁瑣，物聯網監控為更有意義、無法自動化的任務節省了時間。

物聯網監控用例

工業設備維護的物聯網監控用例有很多，可以用來預測設備故障、提高設備可用性和減少停機時間。

一種常見的物聯網監控用例是振動監測，通過在設備上安裝振動傳感器來監測設備的運行狀態。傳感器可以收集設備的振動數據，通過分析這些數據可以檢測出設備的故障模式和異常振動。當發現異常時，系統可以立即發出警報，通知維護人員及時處理，避免設備故障和停機。

溫度監測是另一種常見的物聯網監控用例。在設備運行過程中，溫度是一個重要的參數，過高或過低的溫度都可能導致設備故障。通過安裝溫度傳感器，可以實時監測設備的溫度，當溫度超過預設范圍時，系統可以自動報警，并通知維護人員及時處理。

壓力監測也是工業設備維護的重要監控用例之一。對于一些關鍵的設備和部件，如壓縮機、管道、閥門等，壓力是一個非常重要的參數。通過安裝壓力傳感器，可以實時監測設備的壓力狀況，當壓力超過或低于安全范圍時，系統可以自動報警并通知維護人員處理。

除了以上常見的監控用例外，還有一些其他的物聯網監控用例，如油液分析、聲發射監測、電流和電壓監測等。這些用例都可以幫助維護人員及時發現設備故障的苗頭，采取相應的措施避免設備故障和停機。同時，物聯網監控還可以通過遠程監控和數據分析來提高設備的可用性和可靠性，降低維護成本和停機時間。

石油和天然氣工業

在石油和天然氣工業中，工業設備維護的物聯網監控用例主要用于確保設備和生產流程的正常運行，提高設備可靠性和生產效率，降低維護成本和停機時間。以下是一些常見的物聯網監控用例：

1. 遠程監控和預警系統：通過物聯網技術，可以遠程監控石油和天然氣設備的運行狀態和參數，如溫度、壓力、流量、振動等。當設備出現異常或故障時，系統可以自動預警，通知維護人員及時處理。這有助于預防設備故障和維護，提高設備的可用性和可靠性。
2. 管道監測：石油和天然氣管道負責輸送流體，其正常運行對于生產至關重要。通過物聯網技術，可以實時監測管道的壓力、流量、溫度等參數，以及管道的振動和位移。當發現異常情況時，如管道泄漏、壓力波動等，系統可以立即報警并通知維護人員處理，避免事故發生和維護成本增加。
3. 智能抽油機監控：抽油機是石油開采中常用的設備。通過物聯網技術，可以實時監測抽油機的運行狀態和參數，如懸點載荷、光桿載荷、位移等。結合數據分析算法，可以預測抽油機的故障和維護需求，提前安排維護計劃，降低停機時間和維修成本。
4. 鉆井設備監控：鉆井設備是石油勘探和開發中的重要設備。通過物聯網技術，可以實時監測鉆井設備的運行狀態和參數，如鉆壓、扭矩、轉速等。當發現異常情況時，如鉆頭磨損、軸承故障等，系統可以自動預警并通知維護人員處理。這有助于提高鉆井效率和維護設備的正常運行。

總之，在石油和天然氣工業中，工業設備維護的物聯網監控用例可以用于確保設備和生產流程的正常運行，提高設備的可靠性和生產效率，降低維護成本和停機時間。這些用例有助于實現智能維護和預測性維護，提高設備的可用性和可靠性。

制造業

在制造業領域，物聯網監測可以帶來多重好處。傳感器自動化設備數據收集，允許實時跟蹤資產的狀況，以計劃立即干預或未來的維護活動，并報告效率低下的情況，否則這些情況可能會隱藏起來并影響生產率。

由于頻繁的停機，零部件、材料或產品生產不足，可能會導致供應鏈中斷。預測性維護是減少計劃外停機時間和防止對供應鏈、工業配送造成不利影響的一種解決方案。

基于物聯網的預測性維護可以：

• 減少計劃外停機時間
• 降低機器維修成本
• 加強工人安全
• 縮短維修機器的時間
• 更好地利用設備
• 提高設備的投資回報率

物聯網設備的數據還可以與勞動力解決方案集成，以制定工人的時間表，減少他們在危險條件下的暴露。物聯網作為一種被動安全解決方案，可以幫助提高工人的信心和士氣。

如何轉向基于物聯網的預測性維護

企業實現轉向基于物聯網的預測性維護需要經過以下幾個步驟：

1. 制定維護策略和計劃：企業需要制定詳細的維護策略和計劃，包括維護的目標、范圍、頻率、標準等，以及相應的維護流程和規范。
2. 建立物聯網平臺：企業需要建立物聯網平臺，將生產設備、傳感器、執行器等連接起來，實現數據的實時采集、傳輸和處理。
3. 數據采集和分析：通過物聯網平臺，企業可以采集設備運行過程中的各種數據，如溫度、壓力、振動、聲音等。這些數據經過分析和處理，可以揭示設備的運行狀況和潛在故障。
4. 預測和預警：基于采集的數據，企業可以建立預測模型，對設備的運行狀態進行預測。當發現設備可能出現故障時，系統可以自動預警，通知維護人員及時處理。
5. 自動化和智能化維護：通過物聯網技術和數據分析，企業可以實現自動化和智能化的維護。例如，通過遠程監控和控制，可以實現設備的遠程診斷和維護；通過智能傳感器和執行器，可以實現設備的自主檢測和維護。
6. 持續改進和優化：企業需要不斷收集反饋數據，對維護策略和計劃進行持續改進和優化。同時，企業也需要不斷更新和升級物聯網平臺和相關技術，以適應不斷變化的生產需求和技術發展。

總之，實現基于物聯網的預測性維護需要企業從多個方面入手，包括制定維護策略和計劃、建立物聯網平臺、采集和分析數據、預測和預警、自動化和智能化維護以及持續改進和優化等。只有這樣，企業才能真正實現基于物聯網的預測性維護，提高設備的可靠性和生產效率，降低維護成本和停機時間。

責任編輯：華軒    來源： 人工智能與物聯網

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