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物联网快速获利第四步:预测性维护—将物联网价值最大化

本文作者: 1年前 (2018-08-08)

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物联网快速获利第四步:预测性维护—将物联网价值最大化

将传感器数据收集、大数据分析和机器学习等结合在一起,预测性维护将您需要的元素集中一起,实现物联网价值最大化。

本系列介绍了四个确保物联网(IoT)投资获益的快速途径;我们从如何开始实施物联网开始,到目前为止,已经讨论了前三个快速路径:设备连网,远程操作和预测分析。

在最后一期中,我们将介绍第四个确保物联网(IoT)投资获益的快速途径,即预测性维护,您不仅可以预测潜在的问题,还可以防止问题的发生。

大矿场,大卡车,大问题

想象一下你站在一个巨大的露天矿场里,它有两英里宽,一英里深,有45个大型自动卡车运送铁矿石出坑,这些卡车上的轮子比人还高,每对轮胎的价格为10万美元。

这些笨重的车辆在极端超载和恶劣条件下工作,还要保证它们每天都能高效运行,要做到这些,您需要预测故障发生,以便在故障发生之前解决问题,可你又常常处于几英里之外,不会时时刻刻都在现场,如何解决呢?

力拓集团(Rio Tinto)每天都会面临这种情况,该公司的总部在伦敦,全球采矿业务主要分布在澳大利亚和其他地区,公司拥有世界上最大的巨型自动化卡车车队。

这些车辆已经运送了2亿多吨的材料,行驶里程约390万公里,相当于将大约3500个悉尼港湾桥或540个帝国大厦拖到月球并返回五次。

那么当这些车辆中有一辆在矿坑中抛锚会有什么后果呢?

出现一辆卡车停运,公司每天平均损失200万美元,其实通常需要把这个数字增加一倍,因为你不得不派遣一辆类似的工作卡车将故障卡车从坑中拖出来,所以对力拓集团(Rio Tinto)而言,一辆卡车停运的损失将达到每天200-400万美元,这甚至还没有包括维修费用。

保持设备正常运行和降低维护成本对于任何矿山经营者来说都是一个挑战,对于任何需要24小时×7天运营作业的工业设备都是如此。

解决方案:基于物联网的预测性维护

具有分析预测能力的预测性维护使公司能够在卡车出现故障前就地修理好车辆,或者至少能在卡车出现故障之前能够自行开出矿坑。力拓集团(Rio Tinto)在实施预测性维护解决方案的过程中获得了巨大回报,任何公司业务和关键任务系统都可能出现故障,因此都可以通过运用预测性维护减少损失获得类似的回报。

力拓集团(Rio Tinto)的目标是提高效率,最大限度提高安全性、尽可能减少人员配置,并通过将其生产过程与设备联网从而优化产量,该项目的一个主要部分是将92个传感器安装到900多台巨型卡车上,这些传感器分别安装在发动机、动力传动系统和车轮上,从而实现自动化作业。

传感器可以跟踪车况、速度、位置等信息,使得这些在“私人领地”上行驶的卡车能够在没有驾驶员的情况下自动驾驶,甚至还能优化路线以最大限度减少燃料消耗。

总的来说,力拓集团(Rio Tinto)的车队每天大约产生4.9 TB数据,这些数据不仅用于控制车辆运行,还可以提高车辆运行效率。预测性维护有助于公司充分“压榨”每件设备,从而实现最大使用寿命以获得更高利润。

实现预测性维护的技术目前都已经以各种形式存在,如智能传感器,智能组件,通讯协议和软件专业知识等。

预测性维护主要依赖于物联网相关的资源获取或者传达设备的相关信息,如热传感器能够检测到发动机温度的轻微上升,或者检测到了震动意味着车轮偏离方向等。

然后,系统实时分析信息,并使用基于一定规则的算法和深度学习能力预测某个部件在未来三周内有60%的可能性出故障,然后触发警报,以便你可以订购零件并安排车辆进行维修。通过预测性维护,可以在问题发生之前将其解决,而不是在你的生产计划扰乱之后再来解决。

那种“快速路径”更适合你呢?

设备连网、远程操作、预测分析和预测性维护是目前已经证实的可以让物联网项目投资获益的四条最佳途径。你的同行正在很多行业实施物联网解决方案并获得收益,如在农业、医疗、体育和娱乐等领域,事实上,我想不出如今还有哪个行业没有引入物联网。

那么你呢? 如果你还没有踏上物联网的旅程,只需选择这四个快速路径中的任何一个,然后从一个小项目开始,以最小的风险,最大限度地实现第一个项目的价值。那么,到底那种“快速途径”更适合你的业务呢?

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