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断链之后
 

IIoT预测性维护可为工厂增加最多20%的机器运转时间

工业物联网能透过预测性维护减少工厂停机时间。法新社

目前全球工业制造部门有过半数的业者都已引进物联网技术,而在即将来临的2020年,工业物联网的采用率势必将持续攀升。业者将可藉著工业物联网解决许多现有的问题,如预测性维护可为工厂增加最多20%的机器运转时间,让工厂在生产力提升之余,还能省下更多成本。

根据Smart Industry报导,对业者而言,预测性维护(PdM)是工业物联网一项宝贵的优势。许多工厂中的设备都已服役了几十年,早已没有库存的零件可供替换,因此一旦有零件坏掉,就需重新制作,而这段期间整台机器的运行也会被迫停摆。在部署工业物联网后,业者就能在零件出状况前,透过远程无线传感器掌握情报,并早一步开始生产替换零件。

Deloitte研究显示,预测性维护可为工厂增加最多20%的机器运转时间。随著感测网络收集的资料不断累积,系统的预测准确度也能进一步提升。

许多没有预测性维护能力的业者,必须依赖老员工长年的工作经验,才能在设备发生故障前收到预警。随著这些经验老到的员工年届退休,工厂的预测能力也将出现断层。这时如果引进无线感测资料,新手员工就能在前辈传授的经验外,多了一个协助判断的管道,工厂在新旧换血的过渡期,也能避免更多不预期的停机。

三轴震动传感器不仅有利于监控移动设备,也能让业者更清楚每件设备的利用率,并配合工厂班表将设备利用率最大化,省下工厂购置新设备的支出。

透过工业物联网感测系统,食品业者与药厂将更容易追踪货物,掌握运送情况。业者也能利用追踪技术,维护厂中较昂贵的设备。

未来5G网络与边缘运算的普及,将进一步提升工业物联网的能力,更多更新的连网装置,将可提供更准确的追踪感测结果。

感测资料能够推动预测性维护与自动化流程,协助业者解决许多现有的问题。随著越来越多业者加入部署工业物联网,将有更多新的使用案例会因应工厂管理的需求而诞生。

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