物联网预测维护是一种利用传感器、物联网网关设备和大数据分析来预测机械或设备的维护需求的技术。通过监控和跟踪设备运行状况和性能数据，基于物联网的预测性维护可以帮助预测设备何时可能发生故障或需要维护，从而采取主动行动来减少停机时间和维修成本。
物联网预测维护利用连接的物联网设备来监控机械，收集温度和振动等数据。通过识别模式，其可以预测潜在的故障，实现及时修复。这种方法降低了成本，确保了平稳运行，改变了行业维护实践。
本文介绍了物联网预测性维护的基本概念和主要优势，还探讨了物联网维护可以主动解决的一些问题。
什么是物联网预测维护?
物联网预测维护是一种先进的策略，其使用物联网技术来收集和分析来自设备上传感器的数据。这种方法通过在潜在问题导致停机之前进行预测以提高维护效率。智能传感器监控各种参数，将实时数据传输到工业物联网网关和后端预测维护软件。然后分析这些数据以预测设备故障，从而实现主动维护。这种策略与反应式方法形成对比，通过提前解决故障来避免故障。
原始设备制造商(OEM)和解决方案提供商也使用物联网技术，将预防性维护功能集成到其产品中，涵盖了从工业设备监控和轻型电动汽车到物联网暖通空调和能源领域的各个行业。
基于物联网的预测性维护的好处
正如各种研究和报告所表明的那样，基于物联网的预测性维护的好处是显著的和可量化的。PwC和McKinsey在其物联网预测性维护报告中发布了定量数据，并强调了以下好处。
降低成本
预测性维护可以大幅降低维护成本。据McKinsey称，预测性维护可将工厂设备相关费用减少高达40%。
提高正常运行时间
物联网预测性维护的实施可以显着提高正常运行时间。PwC报告称，物联网维护平均将正常运行时间提高了9%，确保设备在更高效的时间内保持运行。
降低风险
通过物联网预测性维护，可以显著降低安全、健康、环境和质量风险。PwC报告表明，通过利用物联网维护策略，企业可以将这些风险降低14%。
延长资产寿命
物联网预测性维护可以延长老化资产的使用寿命。平均而言，通过有效实施预测性维护实践，企业可以将资产的使用寿命延长20%。
更短的维修时间
物联网预测性维护可以显著减少维修或翻新工厂设备所需的时间。在对500家工厂进行的调查中，实施物联网预测维护管理技术一年后，平均修复时间(MTTR)缩短了60%。
备件管理节约成本
物联网预测性维护有助于将备件库存成本降低30%，因为更换部件仅在需要时存储。
提高投资回报率(ROI)
物联网预测性维护可以通过减少停机时间、降低维护费用和提高生产率来带来更高的投资回报。从生产中改善的收入流可以为企业带来更好的投资回报率。
物联网预测维护示例
以下针对某些问题的简明用例和示例，展示了如何将物联网预测性维护应用于不同行业，以解决特定挑战，减少停机时间并提高运营可靠性。
铁路轨道健康监测
问题：轨道维护不当可能会导致事故、服务中断并增加维护成本。
解决方案：沿铁路轨道安装物联网传感器，以监控铁路轨道对准、应力和温度等参数。当机车车辆将传感器数据发送到位于中台或后台的管理中心时，物联网网关连接数据并保证其安全。任何故障警告都可以立即建议操作人员进行预防性维护。预测算法处理数据以识别铁路轨道异常情况，发送偏差警报，以便及时进行铁路轨道维护，并确保安全运营。
制造工厂的传送带系统
问题：制造工厂严重依赖传送带系统在不同生产阶段之间运输材料。意外故障可能导致生产延误和停机时间增加。
解决方案：沿传送带部署振动传感器，以监控设备的运行状况。使用预测分析来分析随时间变化的振动模式。当检测到异常振动水平时，系统会生成警报，使维护团队能够在故障发生之前安排维护。这种方法可以最大程度地减少计划外停机时间，并确保生产不间断。
石油和天然气行业的管道完整性
问题：管道泄漏和完整性问题可能导致环境破坏和经济损失。
解决方案：沿管道部署物联网传感器，以监测压力、温度和腐蚀水平。机器学习算法分析数据以识别腐蚀或泄漏的迹象。针对异常情况生成警报，促进快速修复并防止泄漏。
商业建筑中的暖通空调系统
问题：商业建筑依靠暖通空调系统来维持舒适的环境。如果这些系统出现故障，可能会导致居住者感到不适，并可能损坏敏感设备。
解决方案：在暖通空调系统的关键位置安装温度、压力和湿度传感器。如果温度上升到一定的阈值以上，或者出现压降，预测性维护解决方案就会触发警报。
高层建筑的电梯系统
问题：电梯频繁故障，给租户和访客带来不便，影响建筑功能。
解决方案：安装物联网传感器，以监控电梯电机振动和门的运行。预测分析可以识别运动应力和门未对准的模式。
制造工厂中的数控机床
问题：数控机床故障会扰乱生产计划，影响制造效率。
解决方案：为数控机床配备物联网传感器，以跟踪电机性能和刀具磨损等参数。分析模型处理数据，以预测工具退化。当工具接近故障时发出维护信号，以便及时更换和顺利生产。
太阳能发电场的太阳能电池板
问题：退化的太阳能电池板会降低太阳能发电场的能源产量和整体效率。
解决方案：在太阳能电池板上安装物联网传感器，以测量输出电压、电流和温度。数据分析发现输出效率下降。警报会通知维护团队，从而实现有针对性的面板清洁或更换，以保持最佳的发电能力。
物联网预测维护解决方案
物联网(IoT)和预测分析的融合引领了工业维护的范式转变。通过无缝集成一系列先进传感器、关键物联网网关和基于云的平台，各行业能够利用数据驱动的见解来制定最佳维护策略。这种方法不仅可以防止中断，还可以最大限度地提高运营效率。下面探讨一下核心组件在物联网预测维护解决方案中的作用。
智能传感器
传感器是第一线的数据收集器，经过精心调整以捕获设备行为的关键数据。其有多种形式，如振动、温度、声学、压力、超声波等等，每种都能检测磨损、异常或潜在故障的特定指标。这些传感器监控和传输来自设备运行环境的实时数据，为明智决策奠定基础。
物联网网关
智能物联网网关是弥合传感器丰富的边缘与云智能之间差距的神经中枢。其多方面作用对于整个预测性维护生态系统的有效性是不可或缺的:
- 数据聚合和预处理：物联网网关在边缘运行，聚合和过滤来自无数传感器的数据。其确保只有相关和压缩的数据才能通过带宽传输到云。
- 通信协议转换：传感器通常采用多种通信协议。物联网网关是一个熟练的转换器，可以协调这些协议，为各种传感器的无缝通信创建统一的语言。
- 本地分析和实时响应：物联网网关不仅仅是一个传输工具;其还拥有本地化计算能力。其可以执行轻量级算法来检测即时危险信号，从而能够实时响应关键事件，而无需导致延迟的云往返。
- 安全和数据完整性：物联网网关配备加密和身份验证机制，可保护传输数据的完整性和机密性。
云平台
云平台是一个智能中心，拥有所有有价值的数据流，为深刻的见解和战略远见铺平了道路。
- 数据存储和可访问性：云提供充足的存储空间，可容纳从传感器收集的数据。其确保可访问性和可扩展性，不受限制地容纳不断增长的数据量。
- 高级分析和模式识别：云利用机器学习和预测分析，从历史数据中提取模式和趋势。其可以观察细微的异常情况，预测即将发生的故障并指导物联网主动维护。
- 可视化和决策支持：云通过将原始数据转换为直观的可视化，为利益相关者提供可行的见解。这些视觉提示有助于迅速决策，确保及时干预。
- 协作和可扩展性：云的协作工作促进了团队之间的见解交流，而不受地理分布的影响。其可扩展性确保物联网预测维护基础设施可以随着运营范围的不断扩大而发展。
物联网预测维护常见问题解答
问：什么是工业物联网预测性维护?
答：工业物联网预测性维护是一种利用物联网(IoT)从工业设备上连接的传感器和设备收集实时数据的策略。然后使用高级分析和机器学习对这些数据进行分析，以在潜在的设备故障发生之前进行预测。这种主动方法增强了维护实践，减少了停机时间，并提高了运营效率。
问：基于物联网的预测维护的架构是怎样的?
基于物联网的预测性维护的架构通常包括以下几个部分:
- 传感器和数据收集
- 通过物联网网关传输数据
- 数据存储和处理
- 分析和预测
- 警报和通知
- 维护措施
问：启动基于物联网的预测性维护有哪些步骤?
答：启动基于物联网的预测性维护计划包括几个关键步骤:
- 识别设备：选择想要使用物联网技术监控和维护的设备。
- 传感器部署：在选定的设备上安装正确的传感器，以收集相关数据。
- 数据集成：建立数据基础设施来收集、存储传感器数据并将其传输到中央平台。
- 数据分析：实施分析来处理和分析收集的数据，识别模式和异常情况。
- 算法开发：开发或选择机器学习算法，以根据数据模式预测设备故障。
- 警报系统：实现在检测到潜在故障时发送警报和通知的系统。
- 维护计划：使用物联网预测洞察力来主动计划和安排维护活动。
