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通过物联网支持来有效预测性维护。

发布日期:2022-06-02 阅读次数:1283

如果算命师和水晶球的存在能证明什么,那就是人类长期以来一直在试图预测未来会发生什么。然而,尽管超自然算命能力的影响可能充其量值得怀疑,但有一种更可靠的方式通过物联网支持的预测维护来预测未来。

通过物联网支持来有效预测性维护

预测性维护是什么?

预测维护是一种利用物联网远程监控工具评估资产性能和状态的技术。在制造业中,预测维护平均提供10倍的投资回报,通过增加吞吐量,降低维护成本,最大限度地减少过程故障。机器学习模型处理从支持物联网的传感器中收集的数据,以预测设备何时可能发生故障,从而提供完全防止故障的机会。如果设备仍有故障,可以建议采取纠正措施,以防止将来发生类似故障。

在物联网远程监控技术的帮助下,所有这些预测维护功能都是可能的。我们将介绍物联网远程监控的工作原理和有效预测维护的三个关键成功策略。但首先,让我们看看物联网远程监控是什么意思。

物联网远程监控是什么?

在制造预测维护的背景下,物联网远程监控可以自动评估设备的健康状况和创建服务请求。如果没有物联网远程监控,工厂必须依靠员工手动收集、处理和分析机器数据,然后发布可操作的后续步骤进行诊断或维护。物联网远程监控技术加速了这一过程,降低了长期成本,提高了启动效率。

收集和分析机器性能数据的远程监控集成物联网设备和人工智能。物联网设备将描述机器操作和生产力的数据传输到支持人工智能的平台。该平台分析信息,并为人们提供实时访问机器健康洞察力。详细的历史性能数据报告还提供了生产力水平的快照,并帮助通知员工维护计划。

机器学习系统利用高质量的历史数据,可以预测何时可能出现故障,并建议采取积极措施,尽量减少停机时间,优化维护资源。

通过物联网远程监控,您可以通过三个关键策略建立有效的预测维护。

一、让数据专业人才参与当中进行数据分析预测。

虽然数据工程师可以解决物联网远程监控的预测维护和某些方面,但数据科学家应该参与并采用你的预测维护策略。考虑到数据集中的传感器噪声,缺失的数据和其他缺陷可能和其他缺陷可能会很快使你的分析工作不堪重负。数据科学家会让这个过程对你来说不那么痛苦。数据科学家将完成以下所有任务:

与您的数据工程团队一起规划管道和体系结构:只有在大量清洁数据的情况下,才能获得机器学习算法结果和成功的预测维护。数据科学家将能够找出必要数据量中的任何差距,并帮助您确定在哪里安装新的传感器以生成更多数据。

清洁、结构化和标记数据:很少有原始数据是机器学习算法的最佳选择。除了重复和丢失数据外,不正确的数据类型可能会导致下游处理错误。数据科学家可以识别和修复异常数据,并将感兴趣的信号与仪器和环境噪声隔离开来。

创建和实施有效的机器学习模型:使用传统的分析方法通常不可能根据数百万个数据点预测设备故障。制造商通常依靠机器学习来合成这些海量数据,然后输出结果并将其转换为维护操作。一个数据科学家团队负责使用最有效的机器学习工具,并将专业知识传授给数据工程师。

但别忘了提到一个重要的警告:如果数据科学家在前进的道路上遇到障碍,他们将无法完成这项工作。优先考虑为您的数据科学家提供正确完成工作所需的信息和工具。他们需要技术访问(如正确的工具、权限、服务器等)、信息访问和人员访问(与看门人的联系以及与内部领域专家的对话)。

二、数据工程过程的战略自动化。

在预测维护的背景下,数据工程是一个从机器传感器中收集数据并将其移动到存储库的过程,通常在云中。从那里开始,它通过机器学习模型继续清理和吸收数据管道。

有效的数据工程是可靠的、可重复的和可扩展的。这些特性也使数据工程过程成熟,可以自动化,从而为制造商节省时间和金钱。

与大多数流程一样,我们建议从战略角度接近自动化。如果您开始盲目地自动化您的数据工程流程,您可以很容易地在系统中引入技术债务,通过选择与您需要的算法不匹配的数据结构。在开始构建数据和数据工程管道之前,请确保您充分了解要解决的问题。与关键利益相关者合作不仅要了解问题,还要了解他们的要求。

通过物联网支持来有效预测性维护

三、向合适的人展示可用的输出。

机器学习的力量器学习的力量,却忽视了交付。例如,机器学习模型通常以CSV文件的形式输出数据。我们已经看到,该公司已经投入了大量精力来生成具有洞察力和可操作性的数据,只是将CSV文件埋在文件夹中并保留以收集灰尘。

通过定义谁需要使用物联网远程监控传感器生成的信息来启动您的项目。通常,预期的接收器处于独特的环境中;例如,他们可能正在操作机器,在轮班期间无法访问电子邮件,甚至无法使用传统计算机。当您定义理想的输出时,请考虑他们将如何接收信息。他们需要检查哪些信息以及他们需要以何种形式检查?在某些情况下,自动电子邮件报警可能是最有用的。在其他情况下,报告仪表板将最好满足用户的需求,或者可能是PDF文档。确保您充分了解用户及其需求。

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标签:预测性维护,物联网,云数据分析,数据预测,数据清洗

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