为什么应该尝试智能维护
工业物联网、大数据和预测性维护如何影响常见的设备维护程序？为了利用这些技术带来的新机会，维护团队应该考虑什么？
智能制造是工业 4.0 的核心。迈向数字化的步伐将“智能工厂”概念带入了生活。设备维护在智能制造中起着至关重要的作用。随着工业物联网 (IIoT) 的发展趋势，机器现在配备了传感器来收集数据，这些数据可以传输到计算机化维护管理系统 (CMMS)。这些系统使用强大的分析来处理数据并提供可在任何智能设备上随时访问的实时结果。发现问题并立即通知员工。
大数据对设备维护的影响是延长机械寿命。工业物联网的采用将维护干预的方法从被动转变为主动，创建持续的预测性和预防性维护程序。智能维护还有助于最大限度地减少能源消耗，从而实现环保高效的生产。从本质上讲，大数据可以提高系统的整体性能和可靠性，同时显着节省成本。
大数据管理
对于许多公司而言，迈向大数据和工业物联网的第一步是采用 CMMS 来收集、存储和分析数据。维护团队应有权随时访问这些数据并立即做出反应。团队中的每个人都必须能够审查计划和执行的任务，并且应该轻松跟进干预措施。应每天比较和分析机器数据，并应用预测性维护策略。最好的系统允许您安排和报告干预措施，管理所有类型的维护文档，并改善内部团队沟通。通过收集、组合和比较与您的维护部门相关的每条信息，CMMS 可以帮助您优化流程，从而在潜在问题成为故障并导致停机之前进行预测。
结合 IIoT 和 CMMS
工业物联网和CMMS之间的连接如何工作？各种 IIoT 技术解决方案遵循指定的机器参数，例如振动、温度、油位和声学，并将它们收集为数据。然后，设备将此信息发送到 CMMS，在那里可以安排即时维护任务、分析数据并配置预测性维护协议。 IIoT 的真正力量不在于硬件，而在于存储数据的软件。这是数据变得有意义的地方，并告诉您在适当的时候做出反应。将 IIoT 和 CMMS 相结合，可以帮助维护团队更好地监控和控制他们的资产，并发现潜在问题。
降低维护成本
预测分析的主要承诺是仅在需要时准确地触发维护干预，从而与基于时间的预防性维护相比可显着节省成本。预测分析可识别设备数据中的模式以预测可能的故障并随后提高可靠性和成本。
通过了解每台设备的确切需求，还可以更好地预测备件和人力资源，并且只能按计划执行维护任务。正确采用预测性维护 (PdM) 可提高操作稳定性并减少停机时间。结合大数据，PdM成为监控和实现关键资产诊断的有力工具。
未来展望
物联网和大数据代表了提高设备可靠性和降低维护成本的巨大机会。下一代计算机化管理维护系统正在将 IIoT 的大数据转化为可用的分析，并迫使制造商接受新趋势。由于工业物联网和CMMS将成为未来智能工厂的核心，已经经历过必要转型的公司将有更大的机会将自己定位为未来的领导者。
关于作者
Ralitsa Peycheva 是 Mobility Work、下一代 CMMS 和第一个维护社交网络的技术作家。在 Google+ 和 Twitter 上关注 Ralitsa。
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