物联网预测性维护
或者更确切地说，工业 物联网有助于预测性维护（在机器发生故障并导致停机之前对其进行维护）。
预测性维护是一个棘手的课题，这已不是什么秘密。能够在机器即将发生故障之前对其进行维护的想法代表了一种理想的情况，原因有很多：
- 无需保留备件库存
- 避免过度维护设备（昂贵）
- 您可以避免故障并清楚了解机器的确切状况
通常制造商会指定平均无故障时间 (MTBF) 或平均无故障时间 (MTTF)。虽然它们听起来很相似，但区别在于 MTTF 通常用于测量不可修复的系统。将在少于平均故障间隔时间的时间定期进行维护。从统计上讲，这应该确保“永远”不会发生故障，因为您总是在维护和“重置”MTBF 周期，不幸的是，它在现实世界中并不像那样工作。
预测性维护可以像熟练的操作员听到关于他日常使用的机器的不同信息一样简单，但是当我们在工业物联网的背景下谈论它时。我们谈论的是根据情况对振动、温度、压力、电流等许多变量进行持续的现场监测——这些被称为状态指示器。现场监测通常是连接到互联网的小型低成本传感和处理设备——将数据流式传输到云端。
IIoT 的美妙之处在于我们可以廉价且轻松地监控这些复杂的参数——无需人工检查。
所以我们可以很容易地监控事情，但这到底意味着什么？借助先进的预测（根据机器的使用情况和状况指标找出机器何时会出现故障），我们可以摆脱简单的基于 MTBF / MTTF 的维护。这意味着可能会节省资金（制造商将保守并倾向于过度维护），但至关重要的是拥有关于需要维护的内容和原因的更好质量信息。
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