以下是一些当前和未来的工业物联网技术和概念的例子:
- 数字孪生
创建物体(如机器或人体器官)或过程(如气象学)的计算机模型的做法。通过学习孪生的行为，可以了解并预测其在现实世界中的对应物的行为，并且能够在问题发生之前解决问题。 - 电子记录设备(ELD)
内置传感器监控司机车速、驾驶时间和制动使用频率，有助于节省燃料、提高司机安全性并减少闲置资源。如果司机进行危险操作或驾驶时间过长，他会收到警告，并向发货人发送通知。这项技术可以替代司机通常每天必须填写的日志。 - 智能边缘
智能边缘是数据生成、分析、解释和处理的位置。通过智能边缘，可以更快地执行分析，数据被截取或泄露的可能性也大大降低。 - 预测性维护
一个涉及带有传感器的机器或组件的系统，这些传感器收集、传输、分析数据并将其存储在数据库中。
然后，该数据库为事件的发生提供基准。因此，该系统消除了不必要的维护，并增加避免故障的可能性。 - 射频识别(RFID)
这是一个使用信标和读取器作为更智能的条形码解决方案的系统。读取器使用无线电波识别RFID标签，这意味着多个读取器可以一次读取标签，并且比传统的通用产品代码允许的范围更远。因此，RFID标签使得跟踪和监控它们所附属的物品变得更容易。
维护有哪些不同类型?
在预测性维护成为工业4.0的关键部分之前，其他类型的维护占主导地位。首先是纠正性维护，也称为纠正或反应维护，它包括在机器发生故障后对其进行干预。然后采用了预防性维护，其目标是在发生损失之前更换零件。
通过预测性维护，一旦机器上感受到预警信号，就可以预测故障，从而可以在合适的时间更换零件，通过不必要的位置更改来减少成本。
预测性维护与预防性维护
预防性维护基于对设备寿命周期的估计。在那里定期采取行动，以确保其长期维护。这种类型的维护基于“预防胜于治疗”的最大程度。
预测性维护使用物联网传感器分析机器、实时监控其状况并及时维修。
预测性维护的意义是什么?
预测性维护为公司带来投资回报。根据开发技术人员干预管理软件的Praxedo公司的说法，生成的节省来自几个后果:
- 减少故障和设备停机时间
- 延长其使用寿命
- 改善设备的可靠性，从而优化生产
- 更好的管理备件库存
- 降低维护成本
根据Vanson-Bourne公司在2017年发布的研究，每小时未计划的停机时间平均耗资25万美元，这说明制造商避免故障的重要性。
检测参数是什么?
振动是检测故障或故障的主要参数之一。大多数工业领域的公司都设计了无振动运行的机器。因此，振动监测可以快速识别机器故障并检测设备上异常振动，这预示着未来的故障。
还可以跟踪其他参数，如温度、机器压力或声音。通过选择预测性维护，公司可以检测到机器故障并在故障发生之前进行干预。
预测性维护的五大优势:
- 增加设备可用性 - 通过预测性分析，可以在设备发生故障之前检测到潜在问题并安排维修。这减少了未计划的停机时间。
- 延长设备寿命周期 - 通过持续监控和及时维修，可以避免小问题恶化为大故障，从而延长设备的使用寿命。
- 提高维修效率 - 预测性维护提供准确的维修时机和故障位置信息，使维修更有针对性，无需CHECKING整个系统。
- 节省维修成本 - 相比等待设备发生故障再修理，预测性维护可以避免更换未损坏部件的高成本。也降低了紧急维修的需求。
- 提升安全性 - 预测性维护使潜在故障得到提前发现和解决，大幅降低了设备突然失效造成的安全隐患。
总体来说，预测性维护通过智能监控和预见性分析实现更有效的设备管理，使企业获取显著的经济效益和运营优势。它是工业IoT时代的维护模式。
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