通過物聯網遠程監(jiān)控實現預測性維護
如果說算命先生和水晶球的存在可以證明什么，那就是人類長期以來一直試圖預測未來會怎樣。 但是，雖然“超自然”算命能力的功效充其量可能值得懷疑，但通過物聯網支持的預測性維護，有一種更可靠的方式來預測未來。
什么是預測性維護？
預測性維護是指一種利用物聯網遠程監(jiān)控工具來評估資產性能和狀況的技術。在制造業(yè)中，預測性維護通過提高吞吐量、降低維護成本和最大限度地減少過程故障，平均提供 10 倍的投資回報。機器學習模型處理從支持物聯網的傳感器收集的數據，以預測設備何時可能發(fā)生故障，從而提供完全防止故障的機會。如果設備仍然出現故障，預測性維護可以建議采取糾正措施，以防止將來發(fā)生類似故障。
借助物聯網遠程監(jiān)控技術，所有這些預測性維護功能都成為可能。我們將介紹物聯網遠程監(jiān)控的工作原理，以及部署有效預測性維護的三個關鍵成功策略。但首先，讓我們看看物聯網遠程監(jiān)控是什么意思。
什么是物聯網遠程監(jiān)控？
在制造預測性維護的背景下，物聯網遠程監(jiān)控可自動評估設備健康狀況和創(chuàng)建服務請求。如果沒有物聯網遠程監(jiān)控，工廠必須依靠員工手動收集、處理和分析機器數據，然后再發(fā)布可操作的后續(xù)步驟以進行診斷或維護。物聯網遠程監(jiān)控技術加快了這一過程，從而降低了長期成本并提高了啟動效率。
遠程監(jiān)控集成物聯網設備和人工智能來收集和分析機器性能數據。物聯網設備將描述機器操作和生產力的數據傳輸到支持人工智能的平臺。該平臺分析信息并為人員提供對機器健康洞察的實時訪問。帶有歷史性能數據的詳細報告還提供了生產力水平的快照，并幫助告知員工維護計劃。
通過利用高質量的歷史數據，機器學習系統(tǒng)可以預測何時可能發(fā)生故障并推薦主動措施以最大限度地減少停機時間并優(yōu)化維護資源。
物聯網遠程監(jiān)控的影響
在遠程監(jiān)控之前的日子里，發(fā)生故障的機器只是發(fā)出警報，提醒員工注意問題。工廠車間經理將被派去確認問題，技術人員被要求診斷和排除故障，訂購零件并安排維修。與此同時，制造團隊需要站起來思考并解決生產力損失的問題。
今天，物聯網遠程監(jiān)控提供了大幅緩解意外停機問題的能力。物聯網遠程監(jiān)控在預測性維護中的好處包括：
擴展數據收集
降低長期成本
最大限度地延長機器正常運行時間
簡化通知流程
減少服務調用
利用關鍵的成功策略
通過物聯網遠程監(jiān)控，您可以通過三種關鍵策略建立有效的預測性維護。
1：盡早讓數據科學家參與進來，以整理數據
雖然數據工程師可以解決預測性維護和物聯網遠程監(jiān)控的某些方面，但數據科學家應該參與構思和采用您的預測性維護策略。考慮到數據集中的傳感器噪聲、缺失數據和其他缺陷可能很快讓您的分析工作感到不堪重負。數據科學家將使這個過程對你來說不那么痛苦。數據科學家將完成以下所有工作：
與您的數據工程團隊一起規(guī)劃管道和架構：機器學習算法結果和成功的預測性維護只有在大量干凈數據的情況下才有可能。數據科學家將能夠查明必要數據量中的任何差距，并幫助您確定需要在哪里安裝新傳感器以生成更多數據。
清潔、結構化和標記數據：原始數據很少是機器學習算法的最佳選擇。除了重復和丟失數據之外，不正確的數據類型可能會給下游處理帶來錯誤。數據科學家可以識別和修復數據異常，并將感興趣的信號與儀器和環(huán)境噪聲隔離開來。
創(chuàng)建和實施有效的機器學習模型：使用傳統(tǒng)的分析方法通常不可能基于數百萬個數據點預測設備故障。制造商通常依靠機器學習來合成這些海量數據，然后輸出結果并轉化為維護操作。一個數據科學家團隊負責使用最有效的機器學習工具并將該專業(yè)知識傳遞給數據工程師。
但我們不要忘記提到一個重要的警告：如果數據科學家在前進的道路上遇到障礙，他們將無法完成這項工作。優(yōu)先為您的數據科學家提供正確完成工作所需的信息和工具。他們需要技術訪問（例如正確的工具、權限、服務器等）、信息訪問和人員訪問（與看門人的聯系以及與內部領域專家的對話）。
2：戰(zhàn)略性地自動化數據工程過程
在預測性維護的背景下，數據工程是從機器傳感器收集數據并將其移動到存儲庫中的過程，通常在云中。從那里，它繼續(xù)通過數據管道被機器學習模型清理和攝取。
有效的數據工程是可靠的、可重復的和可擴展的。這些特性也使數據工程過程變得成熟，可以實現自動化，從而為制造商節(jié)省時間和金錢。
與大多數流程一樣，我們建議從戰(zhàn)略角度接近自動化。如果你開始盲目地自動化你的數據工程過程，你很容易通過選擇與你需要的算法不匹配的數據結構在你的系統(tǒng)中引入技術債務。在開始構建數據和構建數據工程管道的過程之前，請確保您對要解決的問題有充分的了解。與關鍵利益相關者合作，不僅要了解問題，還要了解他們的要求。
3：向合適的人展示可用的輸出
人們經常吹捧機器學習的力量，卻忽略了交付。例如，機器學習模型通常以 .csv 文件的形式輸出數據。我們已經看到公司投入大量精力來生成有洞察力和可操作的數據，只是將 .csv 文件埋在某個文件夾中并留下來收集灰塵。
通過定義誰需要使用 IoT 遠程監(jiān)控傳感器生成的信息來啟動您的項目。通常，預期的接收者處于一個獨特的環(huán)境中；例如，他們可能正在操作機器，在輪班期間無法訪問電子郵件，甚至無法使用傳統(tǒng)計算機。在您定義理想輸出時，請考慮他們將如何接收信息。他們需要查看哪些信息，需要以何種形式查看？在某些情況下，自動電子郵件警報可能最有用。在其他情況下，報告儀表板將最好地滿足用戶需求，或者可能是 PDF 文檔。確保您充分了解用戶及其需求。
將原則付諸實踐
如果沒有合適的工具，很難理解和使用物聯網遠程監(jiān)控系統(tǒng)生成的數據，但遵循這三個關鍵策略將為您的成功做好準備。水晶球或塔羅牌可能無法幫助您預測資產的性能和狀況，但利用物聯網遠程監(jiān)控的力量可以讓您的未來一片光明。
（來源：千家網）