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                      在制造单位或工厂中使用工业物联网有哪些优势?
                      发布日期:
                      2021-09-03

                      浏览次数:

                              物联网揭开了商业和工业的神秘面纱。物联网可能听起来像一个未来主义的术语,但它已经在这里,它是技术世界的下一次重大革命。
                              了解实际可能出现的问题并在其成为风险之前采取行动 - 特别是在制造业,运输业和加工业 - 对最高和最低利润产生巨大影响。通过工业物联网和机器学习,我们现在正在进行反应性维护和日常维护的“预测性维护”。
                      物联网的技术方面可以理解为“通过自动化进行无缝,实时控制”,即连接各种传感器并使用该网络在日常运行工厂或获取信息。商业价值在于创造可行的见解。预测性维护肯定。

                              Predictive Maintenance主要关注如何预测某些条件何时会发生以及机器何时出现故障,这是明智之举。令人兴奋的是,随着物联网和机器学习的出现以及大规模实施的能力,Predictive Maintenance不再是大型组织的保留,而是可用于任何资产密集型行业应用。
                              实际上,物联网在过去几年中一直在改变我们进行预测性维护的方式。我们现在可以以低成本获得实时监控设备,以便连续地将数据发送到算法。凭借机器学习的附加功能,它可以检测机器是否出现问题......进行预测。

                      它是如何实时工作的?
                              安装在设备上的实时传感器提供实时数据,您可以将这些数据输入预测模型,以帮助确定何时即将发生故障或该设备的剩余使用寿命。然后,您可以根据该数据安排维护。
                       
                      当我们深入了解设备的状况 - 在各种情况下 - 我们可以计划干预。我们可以从各种数据源中获取数据,甚至可以将天气信息与设备数据结合起来,然后确定何时派遣工作人员进行预测性维护。

                      机器学习在哪里进来?
                              使用物联网,我们通常最终会收集大量数据。对于人眼来说,理解它成为一个真正的挑战。当传统的数据分析和数学模型不足以将数据转化为可操作的见解时,机器学习与物联网一起使用。您可以将其称为分析自动化。
                      机器学习算法可以有两种类型。在他们的博客“预测性维护的工业物联网:改变游戏规则”中, Altizon将这两个类别定义如下

                      无监督学习:在没有人为干预的情况下在数据集上运行的算法。结果是您的数据中的一组自动识别模式可以映射到设备故障。
                      监督分析:这些是您训练以检测故障的算法。您为其提供了一个数据子集,该数据已被归类为故障/非故障。算法从中学习,然后可以在完整数据上运行以挑选设备故障。

                      优点
                      微软的通用物联网设备体验汤姆奥莱利在他的博客“如何实现物联网预测维护可以改变您的业务”中写道 -
                      预测性维护是一种应用程序,它汇总环境,流程和资源数据,并使用AI和机器学习来分析和预测在发生故障之前何时需要维护或替换资产。好处可能包括:

                      减少意外停机:避免昂贵的设备故障和意外停机。在问题成为对运营产生重大影响的问题之前,主动解决问题。
                      提高质量:通过机器学习改进产品和流程,及早发现维护问题,提高客户满意度。
                      降低成本:降低维护成本并延长设备寿命。
                      提高效率和产出:提高流程效率,资产利用率和产量。

                      你从哪里开始的?
                      我们必须首先明白,我们希望预测的应该是我们可以采取行动的事情 - 以使预测具有商业价值。Microsoft在其广泛使用的Azure IoT平台的描述中提供了一组我们必须问自己的简单问题。
                      时间:设备在失败前剩余多长时间?
                      概率:(x)天数或周数失败的概率是多少?
                      原因:给定故障的可能原因是什么?
                      风险等级排名:什么设备失败的风险最高?
                      维护建议:鉴于某些错误代码和其他条件,哪种维护活动最有可能解决问题?


                       

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