物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在連接工業(yè)現(xiàn)場的所有設(shè)備，相關(guān)人員可以遠程訪問工廠甚至了解了機器的健康狀況，虛擬世界與現(xiàn)實世界的邊界越來越模糊，工業(yè)數(shù)字化時代已經(jīng)到來，企業(yè)將獲取來自于設(shè)備層的豐富數(shù)據(jù)，并用于創(chuàng)造更大的價值收益。

數(shù)字化的巨大價值逐漸被工業(yè)企業(yè)認識到，越來越多的企業(yè)開始投入資金去升級系統(tǒng)，從被動式的設(shè)備維護到主動式的預測性維護轉(zhuǎn)變。在過去，不合理的機器使用讓工廠承受很大的損失，而預測性維護將發(fā)揮重要作用，可以幫助企業(yè)更好地診斷設(shè)備問題，提升生產(chǎn)的效率和降低成本支出。

在未來，不管你是食品加工還是電子生產(chǎn)或者是汽車制造商，都離不開大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)將是新時代的黃金。廠商在生產(chǎn)過程利用數(shù)據(jù)提高效率，提升生產(chǎn)的可靠性，或降低整體成本。

預測性維護減少停機風險

熟悉工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的工廠管理者都知道，目前數(shù)字化制造最大的賣點之一是預見未來的情況，通過數(shù)據(jù)分析可以獲得對設(shè)備性能和過程有效性的洞察力，從而讓設(shè)備管理者知道如何優(yōu)化生產(chǎn)，最終為公司創(chuàng)造更大的利益。

預測性維護的實現(xiàn)改變了傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備管理的方式，設(shè)備使用壽命分析可以預估設(shè)備維護的時間點，可以根據(jù)設(shè)備狀況做出關(guān)于何時維護系統(tǒng)的明智決策，而不是等設(shè)備故障時再進行響應或進行維護。

停機維護可能會讓工廠浪費更多的生產(chǎn)資源，預測性維護可以最大限度減少計劃外停機的時間，從而增長整體機器運行時間和提升產(chǎn)量，而不需要產(chǎn)生新的資本支出。不過，要進行準確的預測維護，必需從大量數(shù)據(jù)中進行分析，實現(xiàn)這一目標是具有挑戰(zhàn)性的。

工業(yè)維護中使用機器學習

大數(shù)據(jù)處理分析過程中少了不人工智能，利用機器學習算法進行處理，是解決大量數(shù)據(jù)分析的重要方法。工廠可以對算法進行培訓，讓機器自動識別生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的異常表現(xiàn)，不僅是標出有問題的數(shù)據(jù)，還要分析出根本原因。

在一臺工業(yè)設(shè)備的內(nèi)部，可以有數(shù)十個傳感器或其他健康檢測數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)整理成一定格式的信息，再與維護記錄和機器運行歷史記錄一起評估，最終確定有哪些問題可能會出現(xiàn)。

目前有不少的企業(yè)提供物聯(lián)網(wǎng)分析平臺，例如通用電氣的Predix平臺和資產(chǎn)績效管理（APM）套件。它支持通過物聯(lián)網(wǎng)的方式和機器連接，并利用平臺的機器學習算法、APM標準測量和高級分析等相結(jié)合的方式進行數(shù)據(jù)分析，維護人員可以及時發(fā)現(xiàn)機器可能發(fā)生的問題。

無可置疑的是，這是一個寶貴的資源，可為工廠經(jīng)理和維護工程師提供全面的運營改進。

機器學習將提高生產(chǎn)效率

未來制造業(yè)中，所有機器都可能是通過物聯(lián)網(wǎng)連接的，那么，工程師需要處理和分析的數(shù)據(jù)將是大量的。所以需要借助物聯(lián)網(wǎng)平臺的機器學習算法，通過監(jiān)控分析機器的振動變化，預測可能出現(xiàn)的問題。

此外，算法可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對這種情況進行評估，分析這種情況發(fā)生的頻率，結(jié)合性能指標來確認是哪種問題，并在機器需要維護時向工程師發(fā)送警報。這使機器只有在其狀態(tài)指示應該進行維護時才需要進行維護，也就是基于狀態(tài)的預測性維護。

實際上，機器學習使得數(shù)據(jù)分析成為一個更加自動化的過程。在某些工業(yè)應用中，算法分析允許機器自動設(shè)置或重新配置機器，從而糾正不良的生產(chǎn)。隨著機器算法的學習的積累，這種分析預測將成為一種提高效率的越來越可行的方法。