
物聯網(IoT)是嵌入了電子,軟體,傳感器和網絡連接配接性的實體對象網絡,使這些對象能夠收集和交換資料。
如今,具有無線連接配接功能的産品(例如燈泡,恒溫器或Alexa)在人們的家中越來越多。一份報告顯示,美國有79%的消費者在家中至少有一部聯網裝置。
但這項技術實際上植根于一個早于智能家電興起的世界:工業制造業。
工業物聯網(IIoT)“采用聯網的傳感器和智能裝置,并将這些技術直接用于制造工廠中的房間,收集資料以驅動AI和預測分析。”
德勤數字物聯網首席技術專家羅伯特·施密德(Robert Schmid)表示:“在IIoT技術中,傳感器與實體資産相連。這些傳感器收集資料,無線存儲資料,并使用分析和機器學習來采取某種行動。”
物聯網正在改變制造業。它将傳統的線性制造供應鍊轉變為動态的,互相聯系的系統。IIoT技術有助于改變産品的制造和傳遞方式。它們使工廠對于人工操作者而言更加高效和安全。在某些情況下,它們為設施節省了數百萬美元的不必要費用。
工作場所的預測性維護
IIoT的衆多優勢之一是它如何提高營運效率。例如,如果機器出現故障,連接配接的傳感器可以确定問題出在哪裡,并向工程師發出服務請求。IIoT還可以與EAM CMMS合作,工程師可以在其移動裝置上接收這些生成的請求,并立即前往該地點進行維修或将其配置設定給資産附近的另一名工程師。
IIoT還可以預測機器何時可能發生故障或其使用壽命将要結束。通過向設施所有者節省數千美元的不必要的維修或更換費用,将預防性維護方法提高到了一個新水準。
一個真實的例子
每天向勞工支付16美元/小時的人工手動檢查物業周圍16米的設施的費用為3,840美元。如果此人每小時檢查一次相同的儀表以嘗試發現問題,則将花費92,160美元。 想象一下每分鐘或每秒檢查一次電表。如果不使用物聯網和機器學習,人類将無法做到這一點。
機器學習可以大規模地監測儀表的微小變化。然後,從業人員可以分析這些更改,以開始下一階段的預測性維護。
除了節省時間和金錢,IIoT還可以確定勞工安全。例如,如果油井即将達到危險的壓力狀态,則根據傳感器的性質和振動分析,會在油井爆炸之前警告操作員。在緊急情況或疏散情況下,傳感器甚至可以用于管理和監視勞工的位置。
物聯網正在改變制造業
IIoT已經在提高工作場所的效率,生産力和安全性。對于多個行業而言,前途一片光明。讓我們看看一些公司如何利用IIoT技術。
紅外熱成像技術允許工程師和機械師通過使用熱視覺來檢視電氣系統、機械裝置、建築應用和流體系統。
工程師可以通過此IIoT裝置發現錯誤的連接配接,異常的電動機,管道溫度和油箱液位,而無需觸摸裝置即可顯示不同的顔色。這樣可以減少工程師受傷的風險。
DAQRI(
https://daqri.com/)是一家專注于AR技術的公司,它開發了一種可用于工業的AR智能頭盔。工程師可以在他們的設施中看到資産上方的4D圖像,這些圖像會提示他們使用說明,并為他們提供所有資産功能的映射。這種可穿戴技術允許工程師更快地發現資産資訊。這也縮小了新員工的知識差距。
另一家名為
UpSkill https://upskill.io/)的公司在其可穿戴技術中通過AR連接配接員工,實時指導技術人員完成任務、清單、工單,并允許他們将資訊轉發給管理人員。
随着越來越多的機器連接配接到網際網路,該裝置變得越來越普遍。到2020年,大約有500億台計算機将通過Internet連接配接。随着連接配接革命的步伐加快,設施和行業必須采用這些裝置并使它們與設施營運分開,這一點已成為當務之急。
CMMS https://transcendent.ai/blog/asset-management/future-of-engineering-technology-and-disruption-to-the-maintenance-industry/)能夠為維護管理人員和員工提供一個自動化工具,該工具能夠安排檢查、預防性維護、管理庫存、工單和檢索記錄的資産曆史。
技術人員可以使用手持裝置上的指令執行實際工作,輸入完成工作訂單所需的時間,篩選過去的工作訂單,然後關閉系統。所有資訊都是實時記錄的,是以管理人員可以立即通路資訊。
跟蹤你的工作、記錄它并将其發送給管理者的能力可以與可穿戴技術相結合,就像上面的公司一樣,通過熱能技術為工程師提供一個更高的資産視圖,或者能夠檢視資産說明并使用這些資料來教育訓練新員工。
CMMS還可以從機器學習中受益,它使用算法來監視資産(例如儀表讀數)以及能夠以秒為機關計算讀數的能力,這是人類無法做到的。這将減少不必要的人工成本。
物聯網,AR,VR和機器學習如何幫助設施節省能源,節省勞動力,員工安全等方面的可能性幾乎是無限的。物聯網正在改變制造業。未來是令人恐懼和令人興奮的事情,但最終是不可避免的變革。
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