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制造商的預(yù)測(cè)維護(hù)趨勢(shì)

時(shí)間:2021-01-15 10:30來源:未知作者:Hong Kong

保持競(jìng)爭(zhēng)力始終是制造商的頭等大事。隨著海外生產(chǎn)商商品供應(yīng)的不斷增加，以及***內(nèi)生產(chǎn)成本的不斷上升，制造商需要利用自己能夠利用的所有優(yōu)勢(shì)。在制造業(yè)中，***好的投資之一是減少機(jī)器故障。研究始終表明，停機(jī)是世界各地制造商所承擔(dān)的主要成本之一。機(jī)器故障不僅會(huì)導(dǎo)致商品生產(chǎn)停頓，還會(huì)以外部維修服務(wù)的形式增加勞動(dòng)力成本，并導(dǎo)致勞動(dòng)力使用不足。

由于故障的直接結(jié)果，平均每個(gè)制造商每年要遭受近 1,000個(gè)小時(shí)的停機(jī)時(shí)間。在汽車工業(yè)中，每分鐘可增加幾萬美元。即使這不能反映所有行業(yè)，但很明顯，計(jì)劃外的停機(jī)時(shí)間會(huì)嚴(yán)重影響任何企業(yè)的利潤。

支持物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備無處不

在不能夸大支持物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備的潛在價(jià)值。這些智能工具可實(shí)現(xiàn)機(jī)器之間的無縫通信，異地監(jiān)控，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及技術(shù)人員和操作員更快的移動(dòng)訪問。盡管在汽車和***用電器中的主流應(yīng)用肯定正在興起，但真正突破性的創(chuàng)新領(lǐng)域卻在工業(yè)市場(chǎng)上。預(yù)計(jì)到2020年，***將有超過200億臺(tái)活躍的IoT（物聯(lián)網(wǎng)）設(shè)備。傳感器通信數(shù)量的激增意味著更多的來源可以收集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并且功能范圍更廣。至于投資回報(bào)率，有72％的制造商在***近的一項(xiàng)調(diào)查中被問到，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是提***生產(chǎn)力的原因。

云計(jì)算使數(shù)據(jù)分析快速實(shí)現(xiàn)閃電

云計(jì)算的出現(xiàn)縮短了機(jī)器與操作員之間的距離。這個(gè)24000億元的行業(yè)的快速增長使信息存儲(chǔ)民主化。聯(lián)網(wǎng)的機(jī)器可提供可實(shí)時(shí)跟蹤和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，從而使技術(shù)人員可以使用更精確的工具來更快地響應(yīng)。此外，程序員可以利用可用信息來趨勢(shì)化機(jī)器運(yùn)行狀況，并揭示對(duì)操作條件的新見解。從一切振動(dòng)分析，溫度讀數(shù)，和超聲可以收集，編譯和保存數(shù)據(jù)，以方便訪問和使用。在云平臺(tái)上收集數(shù)據(jù)可提供超出制造車間的更多用途。一些公司甚至已經(jīng)開始在旨在改善供應(yīng)鏈管理的應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)機(jī)器健康知識(shí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)呈指數(shù)級(jí)增長

機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃為勞動(dòng)力管理，簡(jiǎn)化維護(hù)和供應(yīng)鏈管理流程帶來了無數(shù)機(jī)會(huì)。顧名思義，這些智能應(yīng)用程序可以接收數(shù)據(jù)，觀察趨勢(shì)并從信息中“學(xué)習(xí)”。對(duì)于制造商來說，潛力是無限的。振動(dòng)分析的發(fā)展是成本效益***大的領(lǐng)域之一。人工智能系統(tǒng)為技術(shù)人員提供了有關(guān)振動(dòng)數(shù)據(jù)微小變化的知識(shí)，并且可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)機(jī)器何時(shí)走向故障。這種早期的見識(shí)使技術(shù)人員有機(jī)會(huì)進(jìn)行必要的操作更改，進(jìn)行計(jì)劃的維護(hù)并每年節(jié)省數(shù)萬美元。