物联网监控如何实现预测性维护-监控属于物联网吗

物联网(IoT)不仅可用于远程监控服务，似乎还能预测未来。如今，许多企业都开始求助于物联网远程监控工具，这些工具可以使用预测性维护来分析资产的运行方式。

这些新技术可以提高生产力、降低维护成本，并减少停机时间。预测性维护，加上机器学习和人工智能，可使投资回报率提高十倍。

机器学习模型能够预测设备何时会发生故障，并通过调整参数来防止故障。如果设备出现故障，预测性维护可以检测到这些故障，确定其原因，然后提出可能的修复方案。而这一切，都是由物联网监控实现的。

本文将探讨远程物联网监控是如何工作的，以及预测性维护如何使这一切成为可能。

物联网远程监控是利用特殊传感器和设备，与机械和其他技术等传统资产进行交互的过程。物联网远程监控通常与自动化相结合，以评估任何设备是否正常运行。在物联网远程监控之前，制造工厂和其他设施必须依靠员工手动检查机器，以确保其持续运行。物联网远程监控可以帮助保持工作效率，即使在家办公。

举个例子，给汽车进行例行换油，结果却发现还需要换别的东西?物联网远程监控允许团队在发生故障前通过收集、处理和分析数据来避免这些冲击。远程监控技术使诊断和维护流程变得更加容易，因为其可以利用收集的所有数据。同时，这也意味着更低的成本和更好的生产力。

远程监控利用物联网技术和人工智能来收集机器和设备的性能数据。回想一下汽车的例子，假设汽车配备了可预测可能发生故障的设备。物联网设备通过收集设备性能数据，然后通过网络将数据发送给利用人工智能分析数据的服务。这些平台可以对信息进行梳理，为技术人员提供实时的性能指标和见解。

由于数据是在场外传输到云端的，因此其可以在设备的整个生命周期内持续存在并存储。有了这些数据，工作人员可以建立详细的报告并检查历史性能数据。随着时间的推移，可以可视化机器的生产力，还可以预测维护情况。不过，需记住，由于数据将存储在云端，因此物联网存在一定的风险。例如，黑客和不良行为者可能会滥用数据。

通过结合物联网洞察力、收集的数据和机器学习，团队能够预测故障最有可能发生的时间。甚至还会建议应该采取哪些措施来防止出现故障和衰退。

预测性维护是指使用物联网远程监控工具，持续分析资产的性能和状况的过程。资产可以是几乎任何东西，从机器到建筑物，本质上是任何通过物联网技术连接到网络的任何东西。

在制造业环境中，由于生产力的提高，预测性维护提供了高达10倍的投资回报。随着生产力和利润的提高，需要确保拥有一个安全的银行账户，其具有在线账户监控等功能，并且没有每月维护费用。

预测性维护提高了吞吐量，最小化了维护成本，并消除了流程故障。例如，假设是从事数据存储服务。预见性维护可以监控空调机组的正常运行时间，并预测负荷时间可能性最高的时间。其还可以预测空调机组可能需要维修的时间，这样就可以在设备故障前轻松更换，而不是关闭操作进行维护。

通过使用机器学习，从监控设备的物联网传感器收集数据，这意味着可以在故障发生之前预防故障。

但无论如何，资产或设备还是发生了故障，预测性维护也可以帮助预测发生故障的组件，以及可以采取的可能措施来防止类似事件再次发生。当然，如果没有物联网和远程监控技术，这一切都不可能实现。

远程监控在制造业中尤其有价值，因为装配线依赖于所有辅助机器的连续操作。例如，想象一下，在最近升级的上海特斯拉超级工厂，一台用于连接车门和车辆的机器停止工作。发生这种情况时，所有下游生产都受到影响，而上游生产则成为瓶颈，直到问题得到解决。其结果是供应链受损。

如果没有物联网远程监控，如果维护人员未能预测未来的问题，机器就会发生故障。然后，工厂经理必须诊断问题，召集技术人员尝试解决问题。如果没有可用的零件，机器可能在订购并到达之前无法使用。在修复完成之前，工作将受到影响。然而，所有的这些都可以避免，因为远程监控技术，可以帮助避免这种停机。

当然了，物联网和预测性维护技术并不只适用于制造业。一些企业将其与区块链技术结合使用，通过提高安全性和去中心化来支持物联网部署。

区块链是一个点对点网络上所有交易的去中心化分类账，最著名的是与加密货币一起使用。该技术将加密交易完全匿名化以保护隐私，并且资产可以保存在完全加密的安全加密钱包中。同样的技术可用于物联网设备，其固有的去中心化意味着第三方不能通过攻击服务器来访问数据，也可用于跟踪和授权跨物联网网络的响应。

知名工具制造商Bosch去年开始了一项测试计划，使用区块链和物联网技术来识别设备问题。Bosch希望能够利用这项技术来增强机器学习，从而最大限度地减少未来的故障。

以下是用于实现物联网远程监控的3种主要策略：

数据科学家在任何物联网远程监控实施的早期阶段都是关键，因为他们可以确保项目立足于现实。例如，数据科学家可以指导如何与数据工程团队合作、了解收集的数据，以及如何整理、构建和标记数据;最后，如何创建有效的机器学习模型。

数据工程是从机器传感器收集数据，然后将其转移到存储的过程，通常是在云平台上。数据工程需要可靠、可复制和可扩展。如果设备的互联网连接不可靠，可能需要重新考虑如何从设备收集数据。

如果无法利用所收集的数据，将看不到巨大的投资回报。物联网项目的一个重要部分是了解数据的用途。如果计划将其用于维护，维护人员将如何利用存储在云中的数据?是否需要额外的系统来处理数据并使其有用?谁负责监督所有这些数据?这些类型的问题都需要克服，才能获得物联网预测性维护的好处。