维护的未来：尖端技术改变运营

对增加维护优化的需求永远不会减少。随着工厂不断扩张以满足消费者不断增长的需求，他们必须寻找新的机会来推进工厂实践。

先进的技术为许多障碍提供了新的、独特的解决方案，并让我们一睹维护的未来。从最高管理层到实际工作人员，这些创新提供了可衡量的结果，对工作绩效和设施生产力产生直接影响。

通过利用技术对自身进行战略定位，以提高效率和未来增长，设施可以最大限度地减少目前困扰该行业的技能差距扩大的影响。虽然新的解决方案经常出现在市场上，但工业物联网 (IIoT)、大数据、云、人工智能 (AI) 和虚拟现实 (VR) 等技术仍将继续存在。

工业物联网

工业物联网 (IIoT) 是一个由设备和机器组成的互连网络，用于收集数据并将其实时直接传送给维护团队。该技术专注于机器自动化，通过为有价值的资产提供发言权，帮助员工和管理人员最大限度地减少机器停机时间。该技术有助于设施活动，例如：

• 预测性维护
• 主动维护
• 实时监控
• 资源优化
• 跨设施运营分析
• 机器和员工安全

通过工业物联网将维护团队连接到机器，技术人员可以更准确地预测资产何时会出现故障。这些数据使他们能够在最佳时间计划和安排维护，减少计划外停机和生产力损失。

业界已经看到了这些好处，因此，到2025年，IIoT连接数将从目前的177亿个增加到近368亿个，增长率为107%。

为了使工业物联网发挥作用，它需要两件事：设备上的传感器和用于处理和转换数据的软件系统。虽然它确实需要前期费用，其中传感器占总成本的近 50%，但这项投资可以通过提高生产效率、减少机器故障和减少管理不善的库存来收回。

采用工业物联网的其他好处包括：

• 通过预测性维护获得更好的支持

由于传感器不断监控设备状况，而不是执行基于日历的预防性维护，因此实时数据会在需要工作时通知团队。从本质上讲，预测性维护就是通过仅在需要时执行维护来提高维护效率。  

• 实时数据分析

虽然工业物联网传感器允许团队预测即将发生的故障，但他们还可以识别故障模式和重复出现的问题。团队不仅可以围绕这些数据设计维护解决方案，原始设备制造商 (OEM) 还可以使用它来提高机器的质量和设计。

• 修复建议

如果机器确实出现故障，工业物联网系统会收集各种源数据，并且软件可以对其进行分析。根据结果​​，系统可以呈现数据并就最佳解决方案提出适当的建议。这样，技术人员就掌握了所有相关信息，并可以确认最佳的前进路径。

• 自动软件升级

连接工业物联网的机器可以根据需要接收软件更新，以增强性能或解决技术问题。这些更新通常由软件公司或 OEM 远程完成。这确保了机器不断发展成为更具生产力的资产。

• 库存监控

IIoT 系统还可以帮助库存管理。通过拥有互联的储藏室，设施可以监控使用了哪些供应品，以帮助做出购买决策。这些决策可以带来更准确的库存决策并减少支出。 OEM 还可以利用这些信息来提出更准确的备件推荐。

• 远程资产监控

IIoT 还可以用于远程设备，从而无需花费宝贵的维护时间来访问资产并执行必要的检查。这减少了监控一台设备所需的总时间，并降低了与劳动密集型手动检查相关的成本。

大数据

大数据是指技术人员或典型软件系统极难有效分析的大量且全面的设备数据。当再加上同时处理多个资产的挑战时，破译这些非结构化数据的工作几乎变得不可能。一项研究发现，95% 的企业将管理非结构化数据的需求视为其公司面临的最大问题之一。

从历史上看，这些数据没有被正确分析或利用，因为它不可能。但是，IIoT 平台等高级软件系统的引入使得处理此数据挖掘成为可能，从而揭示有关关键资产的健康状况和性能的宝贵信息。

大数据提供了工厂资产的整体概览，揭示哪些机器运行状况良好，哪些需要更多关注，甚至资产如何相互作用和相互影响。团队可以利用这些信息并将其应用到日常维护中，以提高资产性能、简化维护流程并自定义资产设置。

例如，大数据被用来准确定义资产的 PF（潜在故障）区间，它描述了资产无法执行所需功能的点。通过更准确地定义 PF 间隔，维护团队可以根据机器的需求而不是感觉或故障来安排维护。

虽然大数据一直被认为很重要，但由于没有有效的方法来处理信息，大数据常常被排除在决策过程之外。现在，技术已经满足了工厂的需求并可以处理信息，可以收集和利用这些数据，从而在工厂优化和维护方面取得非凡的飞跃。如此多的企业已经开始利用大数据，预计到 2029 年市场价值将达到 6550 亿美元。

云

由于需要以易于使用的方式随时随地提供数据，越来越多的设施正在转向基于云的数据解决方案，而不是传统的现场数据存储。通过云存储，数据保存在由供应商托管的安全外部服务器上，授权用户可以通过互联网连接远程访问该服务器。

通过让批准的员工更容易访问信息，生产时间、维护计划和运营成本都会受到积极影响。

虽然这些通常是基于云的系统的亮点，但其他好处包括：

• 灵活性

由于基于云的存储非常容易访问，因此系统可以根据设施的具体需求进行配置。通过根据团队的相关需求优化体验，公司可以定制其云体验，以积极影响工作绩效和信息搜索的方式利用数据。

• 容量和可扩展性

云不仅可以存储比现场数据系统中通常看到的大量数据，而且还可以在无需添加新设备或流程的情况下进行扩展。这确保系统可以处理所有历史和未来数据。 

• 启动时间

由于云不需要现场数据孤岛，因此与传统数据存储系统相比，实施时间相对较短。设施可以快速设置并开始使用新系统，使技术人员能够发现传统系统中隐藏的新信息和维护机会。  

云正在迅速获得行业认可，预计到2025年，云市场总价值将达到近8500亿美元。尽管投了信任票，许多人仍然质疑云系统的安全性。尽管有些人试图利用该系统并获取有价值的数据，但据报道，88% 的云数据泄露是人为错误造成的，而不是云提供商的安全故障。凭借云数据系统的安全性、易用性和多种用途，它们正迅速成为许多设施的可行选择。

人工智能

人工智能 (AI) 是一种部署在设施中的学习技术，用于对大数据进行分类并将其转录为易于理解的报告。这些报告是使用当前状况数据、历史数据和性能记录的组合生成的，以确定机器何时需要维修。有了这些信息，维护团队就可以对其机器的健康状况做出快速、明智的决策。

通过执行根本原因分析功能，人工智能还可以帮助防止资产故障并显着减少计划外停机时间。由于这些优势，2022 年全球人工智能收入达到创纪录的 3420 亿美元，这表明世界已经准备好采用这项技术并将其完全融入到其日常流程中。

人工智能系统需要使用工业物联网传感器来监控机器活动并将结果报告给人工智能的分析程序，在该程序中合成和转录复杂的数据。由于人工智能不像现场物理硬件那样是一种固定技术，因此系统也可以随着时间的推移进行学习，从而使其不断发展以满足其设施的需求。

为了确保系统适当发展，在人工智能实施过程中与设施中最有经验的维护技术人员合作至关重要，以确定哪些机器和数据需要监控、可以添加哪些历史数据以提高性能以及应收集和转录数据的频率。  

人工智能技术的其他好处包括：

• 在问题出现之前检测故障和异常情况
• 节省维护活动成本
• 设备故障导致的生产损失减少
• 随着时间的推移，需要的维修次数减少
• 减少了维护专业人员所需的检查次数，使他们能够专注于关键或创收活动

虚拟和增强现实

虚拟现实 (VR) 是一种极其先进的模拟工具，可以真实地重新创建可以交互和学习的不同场景。该设备的尺寸和复杂程度取决于所需的 VR 体验类型。例如，VR 技术可以在单个设备或计算机上访问，也可以填充整个房间，使操作员能够与数字渲染环境进行更深层次的交互。

与其对应物一样，增强现实（AR）也允许先进的计算机生成模拟，但它不是完全重建虚拟场景，而是寻求增强现实世界。例如，在购买办公椅时，员工可以使用手机的摄像头和 AR 程序，在购买产品之前以数字方式插入椅子在空间中的外观。

例如，如果技术人员正在执行维护任务，则程序可以将步骤数字化地呈现到实际工作表面上，以更好地指导技术人员完成整个过程，而不是 AR 系统简单地给出分步指令。通过这种方式，技术人员可以连接到高级渲染和数据，而无需沉浸在计算机模拟中。

VR 越来越受欢迎，尤其是在由于学员缺乏经验和购买体育训练材料的成本而导致培训面临挑战的行业。 VR 为成员提供了一个安全的空间来探索工作的细节，而他们的错误不会对实际工厂资产或其他员工产生影响。

VR技术也被用来帮助团队成员解决复杂的问题。如果维护技术人员遇到独特的异常情况，他们可以在 VR 中练习必要的技术并从错误中吸取教训，然后再在物理设备上尝试。

正因为如此，VR的需求快速增长。 2018 年，用于维护实践的 VR 的估计市场价值为 4 亿美元。目前预计到 2024 年这一数字将达到 33 亿美元。

对 VR 和 AR 技术需求不断增长的行业包括：

• 航空航天
• 汽车
• 制造业
• 石油和天然气

通过在踏入工厂车间之前了解如何解决问题，团队成员可以对自己的能力建立信心并以更高的水平运作。对于整个设施而言，这意味着训练有素的工作人员数量增多、停机时间减少并显着减少设施资产的不当处理。

该行业的未来就在这里，虽然这些工具可能看起来更像科幻小说，但结果却绝非如此。通过利用这些技术，设施可以创建一个致力于所有资产和员工的进步和增强的环境。