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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。隨著海外生產商商品供應的不斷增加，以及***內生產成本的不斷上升，制造商需要利用自己能夠利用的所有優勢。在制造業中，***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。在汽車工業中，每分鐘可增加幾萬美元。即使這不能反映所有行業，但很明顯，計劃外的停機時間會嚴重影響任何企業的利潤。

支持物聯網的設備無處不

在不能夸大支持物聯網的設備的潛在價值。這些智能工具可實現機器之間的無縫通信，異地監控，數據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，但真正突破性的創新領域卻在工業市場上。預計到2020年，***將有超過200億臺活躍的IoT（物聯網）設備。傳感器通信數量的激增意味著更多的來源可以收集數據進行分析，并且功能范圍更廣。至于投資回報率，有72％的制造商在***近的一項調查中被問到，物聯網設備是提***生產力的原因。

云計算使數據分析快速實現閃電

云計算的出現縮短了機器與操作員之間的距離。這個24000億元的行業的快速增長使信息存儲民主化。聯網的機器可提供可實時跟蹤和存儲的數據，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，和超聲可以收集，編譯和保存數據，以方便訪問和使用。在云平臺上收集數據可提供超出制造車間的更多用途。一些公司甚至已經開始在旨在改善供應鏈管理的應用程序中實現機器健康知識。

機器學習呈指數級增長

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機會。顧名思義，這些智能應用程序可以接收數據，觀察趨勢并從信息中“學習”。對于制造商來說，潛力是無限的。振動分析的發展是成本效益***大的領域之一。人工智能系統為技術人員提供了有關振動數據微小變化的知識，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省數萬美元。