對可持續(xù)性和更高效率的持續(xù)需求刺激了工業(yè)自動化領域的創(chuàng)新。物聯(lián)網讓先進技術能夠迅速融入到工業(yè)自動化中。智能全互聯(lián)工廠讓制造商能夠提高工藝效率、安全性和可持續(xù)性，同時降低成本。

安全和維護對于保持基礎設施和設備的功能狀態(tài)非常重要。維護可保證工業(yè)生產力，而定期維護可營造更健康、更安全的工作條件。維護不足或缺少維護可能會導致嚴重的健康問題和致死事故。本文深入探討了物聯(lián)網傳感器和軟件協(xié)同工作的方式，以提供能夠促進生產維護和安全性的解決方案。

維護

維護功能不斷演變，從對系統(tǒng)故障的響應到計劃，再到預測，最后（直到現(xiàn)在）實現(xiàn)自我修復。操作傳感器技術的進步結合信息技術的成功，有助于提取實時性能數據。這些技術包括基于云的分析和平臺、增強現(xiàn)實（AR）和虛擬現(xiàn)實（VR），總括計劃或預測性維護，生產力損失可以忽略不計。

工業(yè)維護分為以下幾種類型：

安全

在所有生產階段，例如設計、制造、安裝、調整、運行、維護和最終報廢，安全系數都至關重要?！稒C械指令》強制要求制造商保證機械和測試設備（例如，萬用表和熱成像儀）至少達到最低的安全水平。機器和工具必須符合指令中列出的“基本健康和安全要求”，因此需要提供標準的最低防護水平。

物聯(lián)網如何為工廠安全和維護做出貢獻

實施物聯(lián)網解決方案可從根本上提高運營效率。物聯(lián)網通過跟蹤性能來提高機器效率，并可提前預測故障。這樣，消除了計劃外停機時間。工業(yè)物聯(lián)網還可營造更安全的工作場所。投資智能生產和制造系統(tǒng)的行業(yè)希望以最少的維護實現(xiàn)可持續(xù)的最佳生產狀態(tài)。這讓維護成為重中之重?；谠O備狀態(tài)的監(jiān)控(CBM)或計算機化維護管理系統(tǒng)（CMMS）、企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）和制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）之類的系統(tǒng)在多個行業(yè)中執(zhí)行維護活動。這些系統(tǒng)提供預防性和預測性維護、維護規(guī)劃、維護安排、執(zhí)行、可追溯性和監(jiān)測之類的功能。e絡盟提供了眾多領先品牌供應的各種維護、維修和安全產品。使用我們豐富多樣的元件、工具和設備，使您的生產車間、機器和安全設備都得到良好的維護。（欲了解更多產品詳情，請單擊此處和此處）

基于設備狀態(tài)的監(jiān)控、預測性維護和物聯(lián)網

通過觀察預定義的設備參數，持續(xù)監(jiān)測CBM中的機器狀況。這揭示了可用于指示設備故障的模式。CBM系統(tǒng)監(jiān)測設備振動、溫度變化、油位、電機電壓和電流等參數?？梢詫@些測量數據進行分析，以生成適當的行動方案。

物聯(lián)網技術讓制造商和用戶能夠以更低的成本輕松解決技術問題。儀表傳感器現(xiàn)在更便宜、更堅固、更可靠，并可提供更廣泛的功能。強大的無線協(xié)議允許將來自傳感器的可操作數據整理到本地網關中，以便立即進行分析和過濾。如下圖所示，隨后可以通過互聯(lián)網將其傳輸到云計算資源，由其為各種規(guī)模的用戶提供軟件即服務。此類軟件可以存儲數據并執(zhí)行所有必要的分析，以確定趨勢并識別潛在的故障點。

一旦這些參數可用于分析，即可構建一個故障模型來找出與這些基準的偏差。如果已知指示故障的參數值組合，則設置起來非常簡單?？梢远x一組故障條件規(guī)則，并使用經典數據分析和數學來構建正確的模型。但是，如果未充分了解故障的原因，則將需要利用數據科學和機器學習來開發(fā)能夠發(fā)現(xiàn)數據中的重要模式的算法。

圖1：通過物聯(lián)網平臺進行預測性維護

利用物聯(lián)網提高工廠安全保障

改進維護等同于提高工廠生產力。如果工廠經理履行其優(yōu)化現(xiàn)場安全的法律和道德義務，則可以進一步提高生產率。物聯(lián)網技術與大數據分析相結合，可以實現(xiàn)工廠安全保障?？梢员O(jiān)控多種KPI，例如員工缺勤、車輛事故、財產損壞、未遂事故、受傷或正常日常運營期間發(fā)生的任何損失或損壞。

通常，如果僅靠人工報告，其中許多指標可能會成為“漏網之魚”，因為它們要么未被報告，要么報告不足。物聯(lián)網通過確保對這些關鍵領域的實時洞察，實現(xiàn)更好的整體安全性。出現(xiàn)的任何問題都能立即得到解決，確保遵守健康和安全法規(guī)并解決環(huán)境問題。

工傷就是一個很好的例子，因為經常不會報告輕傷。有時，它們會逐漸發(fā)展成更大的問題，但難點在于如何才能將更大的問題與過往事件聯(lián)系起來。

物聯(lián)網可穿戴設備可以為這個問題提供解決方案，因為將會持續(xù)地監(jiān)測員工的各種健康指標，包括心率、運動、活動、疲勞、壓力等。它們還將提供一種溝通重要安全信息的方法，從而降低責任保險成本并提高整個員工隊伍的合規(guī)性。

數字標簽還可以幫助追蹤員工。標簽技術專門針對采礦等高風險行業(yè)，讓管理層能夠確切地知道誰在工作現(xiàn)場、他們在那里工作了多長時間，并確保在緊急情況下沒有人被遺忘或掉隊。

專業(yè)預測性維護傳感器

專業(yè)傳感器還可以深入洞察工廠狀況和任何正在顯現(xiàn)的問題。與工人安全相關的物聯(lián)網技術不僅監(jiān)督工人，還監(jiān)督他們的直接生態(tài)系統(tǒng)。建筑工地和礦山等戶外工作場所涉及各種可能危及工人的環(huán)境因素。熱呈像儀和物聯(lián)網傳感器可以檢測即將到來的惡劣天氣條件和極端溫度。這些信息可用于警示工人注意這些危險。運動跟蹤器就是專業(yè)預測性維護傳感器的一個極好示例。當員工靠近危險區(qū)域（例如，不穩(wěn)固或易打滑的地面）時，它們會發(fā)出警報。

人工智能對預測性維護的貢獻越來越大

與基于狀況的維護相關的另一個術語是預測性質量和維護（PQM）。PQM解決方案利用從物聯(lián)網和傳統(tǒng)老式系統(tǒng)收集的數據。它們專注于事先檢測并解決質量或維護問題，以免它們發(fā)展成導致停工的嚴重問題。

PQM解決方案利用算法并生成平均統(tǒng)計數據來預測何時需要質量校正或維護?；谌斯ぶ悄艿?PQM解決方案整合多種技術，包括機器學習、深度學習和認知計算。

結語

要了解物聯(lián)網的真正價值，就必須從資產管理的整體角度出發(fā)。物聯(lián)網技術擁有眾多現(xiàn)場中心，這些中心與整理數據并執(zhí)行復雜分析的系統(tǒng)相連接，為實時了解工廠狀況提供了新的視角。高性能虛擬云網絡持續(xù)收集、聚合和建模數據，以預測故障。應急措施準備到位，以限制對系統(tǒng)可用性的影響。物聯(lián)網提高驅動成本和資產可靠性的關鍵是向最終用戶或聯(lián)網系統(tǒng)提供實時、可操作和智能的數據。工廠歡迎更新、更高效的維護可能性，通過不斷增加正常運行時間來保持競爭優(yōu)勢。