物聯(lián)網(wǎng)技術正在連接工業(yè)現(xiàn)場的所有設備，相關人員可以遠程訪問工廠甚至了解了機器的健康狀況，虛擬世界與現(xiàn)實世界的邊界越來越模糊，工業(yè)數(shù)字化時代已經(jīng)到來，企業(yè)將獲取來自于設備層的豐富數(shù)據(jù)，并用于創(chuàng)造更大的價值收益。

　　數(shù)字化的巨大價值逐漸被工業(yè)企業(yè)認識到，越來越多的企業(yè)開始投入資金去升級系統(tǒng)，從被動式的設備維護到主動式的預測性維護轉(zhuǎn)變。在過去，不合理的機器使用讓工廠承受很大的損失，而預測性維護將發(fā)揮重要作用，可以幫助企業(yè)更好地診斷設備問題，提升生產(chǎn)的效率和降低成本支出。

　　在未來，不管你是食品加工還是電子生產(chǎn)或者是汽車制造商，都離不開大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)將是新時代的黃金。廠商在生產(chǎn)過程利用數(shù)據(jù)提高效率，提升生產(chǎn)的可靠性，或降低整體成本。


預測性維護減少停機風險

　　熟悉工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的工廠管理者都知道，目前數(shù)字化制造最大的賣點之一是預見未來的情況，通過數(shù)據(jù)分析可以獲得對設備性能和過程有效性的洞察力，從而讓設備管理者知道如何優(yōu)化生產(chǎn)，最終為公司創(chuàng)造更大的利益。

　　預測性維護的實現(xiàn)改變了傳統(tǒng)工業(yè)設備管理的方式，設備使用壽命分析可以預估設備維護的時間點，可以根據(jù)設備狀況做出關于何時維護系統(tǒng)的明智決策，而不是等設備故障時再進行響應或進行維護。

　　停機維護可能會讓工廠浪費更多的生產(chǎn)資源，預測性維護可以最大限度減少計劃外停機的時間，從而增長整體機器運行時間和提升產(chǎn)量，而不需要產(chǎn)生新的資本支出。不過，要進行準確的預測維護，必需從大量數(shù)據(jù)中進行分析，實現(xiàn)這一目標是具有挑戰(zhàn)性的。

工業(yè)維護中使用機器學習

　　大數(shù)據(jù)處理分析過程中少了不人工智能，利用機器學習算法進行處理，是解決大量數(shù)據(jù)分析的重要方法。工廠可以對算法進行培訓，讓機器自動識別生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的異常表現(xiàn)，不僅是標出有問題的數(shù)據(jù)，還要分析出根本原因。