隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)、大數據和AI技術(shù)的興起，工廠(chǎng)設備迎來(lái)了全新的變革，越來(lái)越多的機器連接上網(wǎng)，實(shí)現了遠程數據監控和分析，這種場(chǎng)景給工作人員帶來(lái)了更輕松、高效的工作。不過(guò)，許多人對這種模式感到陌生，盲目的追隨趨勢可能不會(huì )得到想要的效果，那么企業(yè)如何結合物聯(lián)網(wǎng)、大數據，提升工廠(chǎng)的價(jià)值？

    目前物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域最大的應用是預測性維護，要保證生產(chǎn)線(xiàn)長(cháng)年24小時(shí)持續的運行，在過(guò)去是很難實(shí)現的，但今天通過(guò)預測性維護可以提前解決設備隱患，從而防止設備故障停機。

    電動(dòng)馬達是當今工業(yè)的主力，工廠(chǎng)里有著(zhù)許多用于各種用途的電動(dòng)機，如：起重、沖壓、搬運、除塵、干燥等設備都要用到電動(dòng)機。電機的維護成為工廠(chǎng)的一件重要的事項，特別在一些惡劣環(huán)境場(chǎng)所，用戶(hù)更偏向于遠程維護。

    電動(dòng)機效率下降是最常見(jiàn)的，如果工廠(chǎng)里有幾百臺電動(dòng)機效率都下降了，這對工廠(chǎng)生產(chǎn)影響是很大的，同時(shí)還有可能造成停機的風(fēng)險。有些生產(chǎn)線(xiàn)一臺電動(dòng)機故障可能導致整條生產(chǎn)線(xiàn)停機，這種停機時(shí)間是十分昂貴的。

    為了減少意外的停機時(shí)間，工廠(chǎng)會(huì )雇用維護人員。但傳統的維護方法也很昂貴，因為他們沒(méi)有更好的辦法預測設備的未來(lái)情況，仍然無(wú)法避免停機。通常電機有以下幾種維護方法：

    故障后維護：意思是等電機發(fā)生故障停機后再進(jìn)行維護，這種情況通常都是電機已經(jīng)損壞，需要重新更換一臺電機，因為要現場(chǎng)修理電機并不是一件簡(jiǎn)單的事情，這種情況只能是先換下來(lái)，保證生產(chǎn)能繼續進(jìn)行。

    預防性維護：為了避免電機完全失效，工作人員會(huì )根據電機的平均運行時(shí)間來(lái)定期維護。通常出于安全考慮，維護偶然發(fā)生得太早，而部件仍然處于良好狀態(tài)可能被更換，這種方式并不能保證維護后不會(huì )發(fā)生新的問(wèn)題。

    狀態(tài)監測維護：通常電機在故障停機之前會(huì )有一些現象發(fā)生，例如開(kāi)始出現噪音、振動(dòng)、速度不均等。狀態(tài)監測維護的辦法是通過(guò)對每臺電動(dòng)機進(jìn)行監聽(tīng)，類(lèi)似醫生聽(tīng)診器的方式，維護人員在現場(chǎng)診斷后確定是否需要維護?，F場(chǎng)檢測可能是一項危險的任務(wù)，維護人員要跑遍工廠(chǎng)的任何地方。

    隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，這些傳統的維護方式將成為過(guò)去。工廠(chǎng)將為每臺電動(dòng)機都配備一個(gè)或多個(gè)傳感器，這些傳感器與控制數據庫連接，以連續收集有關(guān)電機的數據。而在數據庫采用人工智能對每臺電機的行為進(jìn)行學(xué)習，當電機偏離正常情況時(shí)立即生成警報。
這種基于傳感器的數據收集比任何人力檢測都要精確和徹底，因為電機的許多跡象很難用眼睛和耳朵能識別出來(lái)，但通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳感器卻能發(fā)現設備的細小變化。

    物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結合，不僅能看到問(wèn)題出現，還能不斷掃描檢測可能存在的問(wèn)題，這種方式我們叫做預測性維護。這種方式很好避免了故障的出現，同時(shí)讓維護人員知曉何時(shí)是最佳的維護時(shí)間，不會(huì )出現太慢或者太早的情況。同時(shí)，可以根據問(wèn)題和警報的嚴重程度，甚至可以計劃電機的停機時(shí)間，以盡量減少對操作的干擾。

    在工廠(chǎng)運營(yíng)工作中，錯誤的決定或做出太慢、太早的決定，都會(huì )帶來(lái)大量的資源和金錢(qián)的浪費。物聯(lián)網(wǎng)幫助用戶(hù)收集過(guò)去從未捕獲過(guò)的數據，通過(guò)人工智能的分析，從中學(xué)習并能更快做出更好的決策。