传感器在制造中的作用：今天、明天和以后
与许多其他行业一样，制造业在其流程和决策制定中越来越受数据驱动——而在制造业中引入传感器是这种变化的一个关键原因。虽然引入新技术和流程涉及一些固有的挑战，但传感器技术的优势将使制造设施和组织能够通过提高生产力、减少停机时间和提高维护操作效率来保持竞争力。
在本文中，我们将总结代表我们委托进行的 Forrester Research 研究的主要发现，并深入探讨传感器在制造中的当前和未来角色以及它们如何帮助提高维护效率。它们如下：
工业公司有兴趣集成 IIoT 技术，包括传感器。
85% 本研究咨询的公司预测，五年内，数据驱动的决策将成为关键维护方面。由于这一预测，这些公司中有一半表示他们正在增加维护预算，以改进和升级与维护相关的程序和技术。因此，下面讨论的挑战主要不是因为缺乏知识或不愿意引入新技术，而是技术实施问题。
更多公司是 改造设备 比购买全新的。
带有内置传感器的互联智能制造设备现已上市。然而，除非绝对必要，否则大多数设施升级到新设备是不可行的。大多数设施转而采用可与现有机器集成的改造和独立传感器。
工业物联网远程传感器有望成为变革的主要驱动力。
可以收集和传输有关旧机器如何使用的数据的远程传感器的可用性正在推动采用数据驱动的决策。这些远程传感器使设施无需购买新设备即可体验传感器技术的好处。
设施在获得现有人员的支持时遇到问题。
根据这项研究，35% 的设施遇到过相信直觉胜过数据的人员的问题，39% 的人表示很难找到更习惯和接受 - 使用传感器收集的大量数据的员工。将此与 40% 的设施在有效集成传感器方面遇到困难相结合，很明显存在阻碍采用这一关键优势的技能差距。
制造过程中使用了多种类型的传感器，这可能会造成混淆。
使用现有人员将传感器集成到现有流程中的一个问题。技术复杂而丰富。半数受访者使用七种或更多类型的传感器，86% 的受访者使用 5 种或更多。制造中使用的传感器类型包括振动、压力、温度等。对于所有这些类型、品牌和型号，可能很难缩小您真正需要的范围。
传感器有优点也有缺点。
这些挑战意味着传感器有缺点也有潜在的好处。如果您决定在您的设施中安装传感器，而您的员工不习惯使用它们，则它们将无法充分发挥其潜力——或者根本无法使用——并将成为沉没成本。成功实施传感器需要一种策略，其中包括合适的人员、培训、维护文化振兴以及对现有流程的其他整体更改。
配备合适的人员，传感器可以使设施受益。
如上所述，公司意识到传感器是工业维护的未来——现在是开始将它们集成到他们的设备和流程中的时候了。真正的挑战是找到或培训合适的人员来有效地利用这项技术。如果实施得当并且员工在其职能方面得到充分培训，传感器可以通过减少停机时间、改进设备使用方式、管理维护以及提高设备效率和设施生产力来产生重大收益。
ATS 是外包维护的先驱，也是最新预测性维护技术（包括传感器）的专家。我们可以帮助实施涉及传感器的维护实践，并可以提供您所需的熟练维护人员，帮助您从投资中获得最大收益。如需了解有关我们服务的更多信息，请立即联系我们。
下载 Forrester Consulting 代表 ATS 进行的完整委托研究 这里 .
设备保养维修