工業物聯網的應用數量每天都在增加，而且這種趨勢不太可能在短期內改變。最新數據估計，到2021年，綜合物聯網的市場規模將達到驚人的5200億美元。

一個肯定會受到物聯網技術影響的領域是維護。越來越多的生產型企業希望實施預測性維護，并提高產品質量。

不難看出原因。在最佳條件下運行的機器可以在不影響產品質量的情況下提供最大產量。

讓我們來看看物聯網技術是如何支持預測性維護來實現這一目標的。

實時數據和遠程監控

如今，有大量不同的狀態監控技術可用于實時跟蹤資產健康狀況。這意味著您可以非常清楚地看到機器何時處于峰值狀態。通過您對機器有一個很好的了解，您不僅可以保證每周七天都能在最高水平上工作，而且還可以節省資金并生產出更好的產品。

實時遠程監控設備會給您帶來以下好處：

▲減少技術人員必須進行的目視檢查次數，讓他們有更多時間專注于手頭的維修工作。

▲您可以更早獲得潛在的機器故障信息，這意味著您可以在機器發生故障并開始生產有缺陷產品之前進行預防性維護工作。

▲雖然在制造業中并不常見，但有些機器在不安全的環境中運行——在這種情況下，能夠遠程監控設備意味著您的技術人員將面臨更小的風險，因為他們將與設備進行較少的物理接觸。

今天使用物聯網可以實現的另一個令人興奮的事情是遠程資產修復。目前，這主要取決于專業/經驗豐富的技術人員，遠程指導位于偏遠地區的其他人員進行某些維修。在未來，我們可以看到這種方式的發展，維護人員可以實際控制機器人或機械臂，并真正進行遠程資產修復。

預測分析

如果您不能真正利用實時數據做出明智決定，那么擁有這些數據并沒有多大意義。

所以，如果您想預測潛在的機器故障，則必須通過預測算法運行所有這些數據。通過使用預測分析，鑒于物聯網設備能夠捕獲大量數據，有可能分析任何可以想象的東西，并將研究結果應用于特定目標，在這種情況下，這將預測資產故障并提高整體設備效力。

隨著物聯網技術的普及，機對機通信和機對軟件通信已經成為一種普遍現象。現在，您可以創建一個自動化系統，其中CMMS會根據您在生產線上改裝的傳感器信息自動生成工作訂單。因此，例如，當油箱中的油量過低時，CMMS可以創建加油任務，或者當傳感器發現變速箱上的振動增加時，創建預測性維護任務。

將來自遠程傳感器的實時數據和預測分析相結合，就構成了預測維護的基礎。

但是預測性維護并不是維護行業的最高標準。隨著物聯網設備使用的增加以及機器學習和人工智能的進一步發展，我們將看到越來越多的企業轉向規范性維護。規定性維護是一種維護形式，在這種維護形式中，預測分析將識別不同的故障模式，并為您提供一組操作的建議，以防止預測的故障發生。

您準備好了嗎？

為了充分利用實時數據和預測分析的能力，您的設施需要能夠滿足多種要求——狀態監控傳感器、開發的預測模型、無線網絡和維護軟件，這些軟件可以與已安裝的傳感器進行通信，這是最重要的。

雖然預測性維護實施可能會有很高的前期成本，但生產設施對此特別感興趣，因為它已被證明可將資產正常運行時間延長約10％，并減少意外設備故障的次數。

這意味著生產可以運行更長時間，中斷更少，設備問題直接導致的缺陷也更少。越來越多的生產設施準備采取預測性維護。