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制造商的預測維護趨勢

時間:2021-01-15 10:30來源:未知作者:Hong Kong

保持競爭力始終是制造商的頭等大事。隨著海外生產(chǎn)商商品供應的不斷增加，以及***內(nèi)生產(chǎn)成本的不斷上升，制造商需要利用自己能夠利用的所有優(yōu)勢。在制造業(yè)中，***好的投資之一是減少機器故障。研究始終表明，停機是世界各地制造商所承擔的主要成本之一。機器故障不僅會導致商品生產(chǎn)停頓，還會以外部維修服務的形式增加勞動力成本，并導致勞動力使用不足。

由于故障的直接結果，平均每個制造商每年要遭受近 1,000個小時的停機時間。在汽車工業(yè)中，每分鐘可增加幾萬美元。即使這不能反映所有行業(yè)，但很明顯，計劃外的停機時間會嚴重影響任何企業(yè)的利潤。

支持物聯(lián)網(wǎng)的設備無處不

在不能夸大支持物聯(lián)網(wǎng)的設備的潛在價值。這些智能工具可實現(xiàn)機器之間的無縫通信，異地監(jiān)控，數(shù)據(jù)存儲以及技術人員和操作員更快的移動訪問。盡管在汽車和***用電器中的主流應用肯定正在興起，但真正突破性的創(chuàng)新領域卻在工業(yè)市場上。預計到2020年，***將有超過200億臺活躍的IoT（物聯(lián)網(wǎng)）設備。傳感器通信數(shù)量的激增意味著更多的來源可以收集數(shù)據(jù)進行分析，并且功能范圍更廣。至于投資回報率，有72％的制造商在***近的一項調(diào)查中被問到，物聯(lián)網(wǎng)設備是提***生產(chǎn)力的原因。

云計算使數(shù)據(jù)分析快速實現(xiàn)閃電

云計算的出現(xiàn)縮短了機器與操作員之間的距離。這個24000億元的行業(yè)的快速增長使信息存儲民主化。聯(lián)網(wǎng)的機器可提供可實時跟蹤和存儲的數(shù)據(jù)，從而使技術人員可以使用更精確的工具來更快地響應。此外，程序員可以利用可用信息來趨勢化機器運行狀況，并揭示對操作條件的新見解。從一切振動分析，溫度讀數(shù)，和超聲可以收集，編譯和保存數(shù)據(jù)，以方便訪問和使用。在云平臺上收集數(shù)據(jù)可提供超出制造車間的更多用途。一些公司甚至已經(jīng)開始在旨在改善供應鏈管理的應用程序中實現(xiàn)機器健康知識。

機器學習呈指數(shù)級增長

機器學習計劃為勞動力管理，簡化維護和供應鏈管理流程帶來了無數(shù)機會。顧名思義，這些智能應用程序可以接收數(shù)據(jù)，觀察趨勢并從信息中“學習”。對于制造商來說，潛力是無限的。振動分析的發(fā)展是成本效益***大的領域之一。人工智能系統(tǒng)為技術人員提供了有關振動數(shù)據(jù)微小變化的知識，并且可以準確地預測機器何時走向故障。這種早期的見識使技術人員有機會進行必要的操作更改，進行計劃的維護并每年節(jié)省數(shù)萬美元。