工业物联网的关键作用是什么？
工业中发生频率最多、影响最大的情况就是停机停产，设备故障如何预诊断、预警成为了工业设备维护的难题。
预测性维护的概念可以追溯到90年代。传感器的不可用性和计算资源的缺乏使得当时的实施变得困难。物联网、机器学习、云计算和大数据分析的引入使预测性维护成为主流。特别是，物联网对预测性维护至关重要。它能够将机器的物理动作转化为数字信号，如振动、温度和电导率，以便处理和分析。
正如研究数据显示，计划外停工的财务影响是非常严重的。报告发现，由于计划外的停机时间，大型工厂每年损失323个生产小时。收入损失、重新启动生产线、财务罚款和员工闲置时间的平均成本达到每小时52.3万美元。
使用工具、材料、清单和剪贴板进行设备维护的传统方式效率低下。在物联网时代，您可以在问题发生时专注于解决问题，而不是寻找症状。
基于物联网的预测性维护提供了了解设备和环境条件所需的数据，以便由合适的人员以知情的方式进行调查。它节省了手动检查设备、记录设备和管理解决方案所需的时间。
因此，当存储单元温度过高时，可以通过远程控制的方式进行调节。如果设备的振动和加热指向一个问题，您可以使用数据来确定是否需要立即进行维护或稍后进行。通过消除检测设备问题的繁琐，物联网监控为更有意义、无法自动化的任务节省了时间。
物联网监控用例
工业设备维护的物联网监控用例有很多，可以用来预测设备故障、提高设备可用性和减少停机时间。
一种常见的物联网监控用例是振动监测，通过在设备上安装振动传感器来监测设备的运行状态。传感器可以收集设备的振动数据，通过分析这些数据可以检测出设备的故障模式和异常振动。当发现异常时，系统可以立即发出警报，通知维护人员及时处理，避免设备故障和停机。
温度监测是另一种常见的物联网监控用例。在设备运行过程中，温度是一个重要的参数，过高或过低的温度都可能导致设备故障。通过安装温度传感器，可以实时监测设备的温度，当温度超过预设范围时，系统可以自动报警，并通知维护人员及时处理。
压力监测也是工业设备维护的重要监控用例之一。对于一些关键的设备和部件，如压缩机、管道、阀门等，压力是一个非常重要的参数。通过安装压力传感器，可以实时监测设备的压力状况，当压力超过或低于安全范围时，系统可以自动报警并通知维护人员处理。
除了以上常见的监控用例外，还有一些其他的物联网监控用例，如油液分析、声发射监测、电流和电压监测等。这些用例都可以帮助维护人员及时发现设备故障的苗头，采取相应的措施避免设备故障和停机。同时，物联网监控还可以通过远程监控和数据分析来提高设备的可用性和可靠性，降低维护成本和停机时间。
石油和天然气工业
在石油和天然气工业中，工业设备维护的物联网监控用例主要用于确保设备和生产流程的正常运行，提高设备可靠性和生产效率，降低维护成本和停机时间。以下是一些常见的物联网监控用例：
- 远程监控和预警系统：通过物联网技术，可以远程监控石油和天然气设备的运行状态和参数，如温度、压力、流量、振动等。当设备出现异常或故障时，系统可以自动预警，通知维护人员及时处理。这有助于预防设备故障和维护，提高设备的可用性和可靠性。
- 管道监测：石油和天然气管道负责输送流体，其正常运行对于生产至关重要。通过物联网技术，可以实时监测管道的压力、流量、温度等参数，以及管道的振动和位移。当发现异常情况时，如管道泄漏、压力波动等，系统可以立即报警并通知维护人员处理，避免事故发生和维护成本增加。
- 智能抽油机监控：抽油机是石油开采中常用的设备。通过物联网技术，可以实时监测抽油机的运行状态和参数，如悬点载荷、光杆载荷、位移等。结合数据分析算法，可以预测抽油机的故障和维护需求，提前安排维护计划，降低停机时间和维修成本。
- 钻井设备监控：钻井设备是石油勘探和开发中的重要设备。通过物联网技术，可以实时监测钻井设备的运行状态和参数，如钻压、扭矩、转速等。当发现异常情况时，如钻头磨损、轴承故障等，系统可以自动预警并通知维护人员处理。这有助于提高钻井效率和维护设备的正常运行。
总之，在石油和天然气工业中，工业设备维护的物联网监控用例可以用于确保设备和生产流程的正常运行，提高设备的可靠性和生产效率，降低维护成本和停机时间。这些用例有助于实现智能维护和预测性维护，提高设备的可用性和可靠性。
制造业
在制造业领域，物联网监测可以带来多重好处。传感器自动化设备数据收集，允许实时跟踪资产的状况，以计划立即干预或未来的维护活动，并报告效率低下的情况，否则这些情况可能会隐藏起来并影响生产率。
由于频繁的停机，零部件、材料或产品生产不足，可能会导致供应链中断。预测性维护是减少计划外停机时间和防止对供应链、工业配送造成不利影响的一种解决方案。
基于物联网的预测性维护可以：
- 减少计划外停机时间
- 降低机器维修成本
- 加强工人安全
- 缩短维修机器的时间
- 更好地利用设备
- 提高设备的投资回报率
物联网设备的数据还可以与劳动力解决方案集成，以制定工人的时间表，减少他们在危险条件下的暴露。物联网作为一种被动安全解决方案，可以帮助提高工人的信心和士气。
如何转向基于物联网的预测性维护
企业实现转向基于物联网的预测性维护需要经过以下几个步骤：
- 制定维护策略和计划：企业需要制定详细的维护策略和计划，包括维护的目标、范围、频率、标准等，以及相应的维护流程和规范。
- 建立物联网平台：企业需要建立物联网平台，将生产设备、传感器、执行器等连接起来，实现数据的实时采集、传输和处理。
- 数据采集和分析：通过物联网平台，企业可以采集设备运行过程中的各种数据，如温度、压力、振动、声音等。这些数据经过分析和处理，可以揭示设备的运行状况和潜在故障。
- 预测和预警：基于采集的数据，企业可以建立预测模型，对设备的运行状态进行预测。当发现设备可能出现故障时，系统可以自动预警，通知维护人员及时处理。
- 自动化和智能化维护：通过物联网技术和数据分析，企业可以实现自动化和智能化的维护。例如，通过远程监控和控制，可以实现设备的远程诊断和维护；通过智能传感器和执行器，可以实现设备的自主检测和维护。
- 持续改进和优化：企业需要不断收集反馈数据，对维护策略和计划进行持续改进和优化。同时，企业也需要不断更新和升级物联网平台和相关技术，以适应不断变化的生产需求和技术发展。
总之，实现基于物联网的预测性维护需要企业从多个方面入手，包括制定维护策略和计划、建立物联网平台、采集和分析数据、预测和预警、自动化和智能化维护以及持续改进和优化等。只有这样，企业才能真正实现基于物联网的预测性维护，提高设备的可靠性和生产效率，降低维护成本和停机时间。
责任编辑：华轩 来源： 人工智能与物联网
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