大数据，不简单：克服工厂维护技术的新挑战
大数据和工业物联网 (IIoT) 的利用使业内最具前瞻性的公司升级而不是不仅仅是他们的设施，还有他们用来在竞争中领先的技术。
与许多其他行业一样，制造业正在经历一场技术革命。一段时间以来，“大数据”这个流行词已经在制造领域四处流传，而 IIoT 正在为停机时间分析和预防带来新的可能性。但新技术并非没有新挑战，尤其是在工厂维护领域。那么组织如何才能克服这些挑战并实现大 数据变成大 奖励？
大数据，大好处
在工业维护方面，大数据使预测分析变得更快、更容易，使您能够将操作从更具诊断性（或预防性）的维护方法转变为主动维护方法。通过这种方式，您可以针对您的机器做出更多经过深思熟虑的决策，从而提高产量并显着节省成本。借助热成像、声波/超声波、振动测试等复杂工具，您的工厂操作员可以准确了解特定机器的运行情况并制定相应计划。虽然这项技术可以为任何现代制造商的预测性维护 (PdM) 计划奠定坚实的基础，但挑战在于确定要使用的正确数据以及如何使用它。
更多信息，更多挑战
计算机化维护管理系统 (CMMS) 可以生成大量可供分析的信息，但如果您不知道如何使用这些数据，又有什么用呢？在实施预测性维护策略的早期阶段，您可能会面临这一障碍。为了克服工厂维护环境中数据过载的负担，旨在预先选择特定于您的行业或生产目标的决策标准，并且仅利用与该特定标准相关的数据。实施使决策二元化并为特定操作设置限制的系统和程序也可能有所帮助。设置好这些细节后，您要做的就是坚持计划和策略。
权衡成本
即使拥有忠诚的员工并充分了解 PdM 的好处，制造商在实施这些新技术时面临的最大挑战是初始成本。在当今竞争激烈的全球市场中，组织不能基于对这项技术可以解决所有问题的期望进行投资。解决此问题的最佳方法是从小处着手：花时间确定哪些系统和流程与当前需求最相关，并实施必要的更改来管理它们。这将有助于将数据量缩小到可消化的数量、降低成本并仅改进必要的内部流程。这种关注是在一头扎进数据投资之前测试预测技术水域的好方法。
拥抱变化
在工业维护中越来越多地使用技术最终将导致流程的转变——让我们面对现实，改变可能很难克服。除了引入和学习全新方法的常规痛苦之外，您的长期工作人员可能还没有准备好采用新的先进的、以数据为中心的维护策略。幸运的是，大多数维护员工都很忠诚，愿意随着时间的推移适应新方法……您的组织只需要花时间正确培训现有员工和新员工。一旦您的团队亲眼目睹了大数据的好处，就会赢得并保持对新流程的信任。
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