物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在重塑整個(gè)制造業(yè)，在自動(dòng)化基礎(chǔ)上融合新一代信息化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

從工廠的層面來看，萬物互聯(lián)浪潮發(fā)展簡化了設(shè)備維護(hù)的流程；從客戶服務(wù)方面來說，物聯(lián)網(wǎng)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)了更全面的服務(wù)。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將為制造創(chuàng)造巨大的收入，制造商開始在自己的產(chǎn)品里嵌入一些傳感器來收集相關(guān)信息，包括監(jiān)控產(chǎn)品材料、性能和在使用過程的實(shí)時(shí)信息，用來幫助企業(yè)調(diào)整產(chǎn)品計(jì)劃和優(yōu)化產(chǎn)品性能。

從飛機(jī)到汽車發(fā)動(dòng)機(jī)和醫(yī)療設(shè)備，例如將在開發(fā)產(chǎn)品時(shí)將傳感器內(nèi)置在零部件里，從而提升產(chǎn)品性能，讓產(chǎn)品變得更安全，可以獲得更長久的使用等。

制造商能在問題出現(xiàn)前實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，從根本上減少停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本。物聯(lián)網(wǎng)的使用提高了客戶的智商，新一輪以智能制造為核心的生產(chǎn)模式正在快速逼近。據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測，到2020年全球物聯(lián)網(wǎng)支出將達(dá)到700億美元。

實(shí)時(shí)診斷提升產(chǎn)品質(zhì)量

一件產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)再到用戶使用，其整個(gè)生命過程都處于監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集的過程。通過嵌入式傳感器和控制器可以幫助客戶發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品潛在的問題，然后反饋給設(shè)計(jì)和生產(chǎn)部門，使得產(chǎn)品在設(shè)計(jì)、材料選型和生產(chǎn)過程合理避過一些誤區(qū)。同時(shí)，廠商可以通過信息收集了解客戶使用的具體情況。

通常設(shè)備廠商不知道他們設(shè)備在現(xiàn)場運(yùn)行會(huì)發(fā)生什么事，直到用戶打電話來反饋才知道。有些廠商每隔一段時(shí)間做一次客戶調(diào)查，才能了解產(chǎn)品使用的真實(shí)情況。除非在產(chǎn)品內(nèi)部安裝監(jiān)控傳感器，否則制造商和銷售不會(huì)意識(shí)到設(shè)備哪里出問題，只能等客戶投訴。

許多廠商有同樣的問題，對于安裝在客戶現(xiàn)場的產(chǎn)品運(yùn)行情況知之甚少。而在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，有關(guān)設(shè)備的溫度、風(fēng)扇運(yùn)行時(shí)間和能源消耗的信息都可以通過網(wǎng)絡(luò)報(bào)告給制造商，廠商可能考慮商業(yè)應(yīng)用中實(shí)時(shí)診斷。

利用傳感器遠(yuǎn)程監(jiān)測

基于設(shè)備數(shù)據(jù)的接收和分析，制造商可以幫助客戶避免故障和提高機(jī)器效率。這些公司也可以收集技術(shù)數(shù)據(jù)，從而調(diào)整產(chǎn)品和部件的設(shè)計(jì)，使其性能更好，更耐用。

首先是在設(shè)計(jì)中避免問題，其次是在生產(chǎn)后采取糾正措施，如修理、維護(hù)或更換。

制造商可以在幾乎所有的制造工序中進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，這些數(shù)據(jù)有助于優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃安排，指引企業(yè)如何利用資源設(shè)施，讓企業(yè)更好地利用閑置設(shè)備和機(jī)器。在產(chǎn)品中內(nèi)置傳感器，可以幫助公司實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品離開工廠后的數(shù)據(jù)采集，通過記錄設(shè)備數(shù)據(jù)，比較設(shè)備在不同的環(huán)境下的表現(xiàn)，通過這些過程可以挖掘出運(yùn)營效率低下的問題，從而避免了致命性失敗。

通過分析或利用數(shù)據(jù)，制造商可以進(jìn)行更合適的預(yù)防性維修和保修計(jì)劃，而不是等到設(shè)備出錯(cuò)時(shí)才去處理。傳感器的數(shù)據(jù)可以幫助廠商提前得到預(yù)警，確定哪些是必須維護(hù)的，從而根據(jù)設(shè)備的性能配置合理的參數(shù)以獲得最佳性能。

遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測（RCM）是一個(gè)基本的服務(wù)，也是影響客戶服務(wù)質(zhì)量的一個(gè)重要因素。在售后服務(wù)支持中，實(shí)時(shí)訪問產(chǎn)品狀態(tài)信息的能力是非常有用的，特別是因?yàn)樗芨行У膹母驹蚍治錾辖鉀Q產(chǎn)品的問題。遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測的下一步顯然成為預(yù)測性維護(hù)，使用傳感器如熱成像、聲波和超聲波振動(dòng)分析，在問題發(fā)生之前檢測出來。物聯(lián)網(wǎng)為企業(yè)改善客戶服務(wù)和推動(dòng)銷售量提供了一個(gè)很好的方式。

當(dāng)然，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來機(jī)遇同時(shí)也有巨大的挑戰(zhàn)，安全和隱私是行業(yè)關(guān)注的重要問題之一。不安全的連接設(shè)備，可能為攻擊都提供了一個(gè)后門，不但危害了消費(fèi)者，也使得工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提供商蒙受損失。

從被動(dòng)維修到主動(dòng)維護(hù)

基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的預(yù)測性維護(hù)正在逐漸流行，據(jù)分析有1/4的制造商已經(jīng)通過預(yù)測性維護(hù)軟件來跟蹤產(chǎn)品的性能。廠家對物聯(lián)網(wǎng)的使用越來越感興趣，經(jīng)營預(yù)測維護(hù)市場規(guī)模估計(jì)將從2015年5.8億美元增長到2020年的18.8億美元。

制造商正在整理數(shù)據(jù)從資產(chǎn)在價(jià)值鏈獲得見解和分析資產(chǎn)利用率、故障預(yù)測與提升資產(chǎn)壽命。例如，當(dāng)資產(chǎn)功能的特定組件或部分最佳資產(chǎn)通過機(jī)器數(shù)據(jù)技術(shù)和遠(yuǎn)程監(jiān)控應(yīng)用向中央系統(tǒng)發(fā)送所需的信息。

建立一個(gè)以客戶為導(dǎo)向的服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，需要廠商為其安裝基礎(chǔ)維護(hù)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品。實(shí)時(shí)采集的基礎(chǔ)信息價(jià)值大大提高，它們產(chǎn)生了新的客戶、提高了售后服務(wù)和盈利能力。安裝基礎(chǔ)遠(yuǎn)程監(jiān)控也創(chuàng)造了提供遠(yuǎn)程服務(wù)的可能性。

最重要的是，它會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的收入來源，同時(shí)提高客戶滿意度，使制造商能夠抵消在經(jīng)濟(jì)低迷時(shí)收入下降的現(xiàn)象。信息化解決了資產(chǎn)管理團(tuán)隊(duì)因檢測不足而導(dǎo)致突然停機(jī)或故障的問題，通過物聯(lián)網(wǎng)將實(shí)物資產(chǎn)、人和流程無縫連接起來。許多制造企業(yè)都采用物聯(lián)網(wǎng)對生產(chǎn)進(jìn)行監(jiān)控，從而降低成本，提高安全性，制造更強(qiáng)大的產(chǎn)品和提高整體設(shè)備效率。

在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，工廠可以實(shí)現(xiàn)更大的可視化生產(chǎn)車間，提高生產(chǎn)效率，增強(qiáng)盈利能力。預(yù)測性維護(hù)可以優(yōu)化正常運(yùn)行時(shí)間和計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，客戶的訂單能及時(shí)滿足。此外，作為預(yù)測性維修計(jì)劃，需要包括使用一個(gè)中央數(shù)據(jù)庫標(biāo)識(shí)備件、資產(chǎn)狀況和客戶訂單，跟蹤成本和確保適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)管理。

選擇合適的分析模型

物聯(lián)網(wǎng)正在成為一個(gè)強(qiáng)大的變革力量，它是制造企業(yè)設(shè)備維護(hù)和增強(qiáng)客戶體驗(yàn)不可或缺的技術(shù)。而物聯(lián)網(wǎng)趨勢將提高復(fù)合分析模型的使用，制造商也可以選擇傳統(tǒng)的分析模型來實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。

傳統(tǒng)的分析模型區(qū)分可修復(fù)和不可修復(fù)的部分，預(yù)測設(shè)備失效的周期。這些模型利用歷史失效時(shí)間數(shù)據(jù)確定零件未來的失敗時(shí)間。在這種情況下，制造商從傳感器獲得數(shù)據(jù)詳細(xì)信息，這些模型證明特別有用。與復(fù)合模型不同的是導(dǎo)致零件失效也是確定因素，此功能可超出傳統(tǒng)分析模型的一般特征。

對于制造商來說，接下來的問題是哪種模式更適合他們的特定需求。對此，需要考慮幾個(gè)問題。

首先，數(shù)據(jù)的可用性是一個(gè)重要的因素，當(dāng)數(shù)據(jù)導(dǎo)致零件失效和信息部分失敗事件是可用的，選擇復(fù)合模型更適合。另一方面，當(dāng)只要求數(shù)據(jù)檢索，傳統(tǒng)的模型往往是更合適的。

其他因素影響分析的選擇是部分可修或不可修到故障預(yù)測及零件的生命周期階段完全不同。用正確的模式，制造商可以把他們的預(yù)測性維修工作的升到新水平。隨著越來越多的玩家意識(shí)到這一點(diǎn)，我們將在行業(yè)中看到更聰明、更高效的制造企業(yè)。