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关于工业物联网和智能制造,您需要了解的5件事

时间:2019-09-10 10:30  编辑:眼爆科技

图片来源:https://pixabay.com/images/id-3908712/

编译:iothome

国际数据公司(IDC)的一份报告显示,预计到2019年,全球物联网(IoT)支出将达到7450亿美元。预计制造业将引领物联网投资,并且支出将达到1890亿美元。这一趋势预示着工业物联网(IIOT)和智能制造的持续增长。

在这篇文章中,我们将详细介绍这些概念、制造业可以从中受益的5大方法,以及帮助您开始使用物联网智能制造技术的一些指南。

什么是工业物联网和智能制造?

工业物联网就是在工业系统中的使用物联网技术,使机器彼此之间以及与其环境和其他基础设施进行通信,并使其变得自我调节、更加智能化。

智能制造是一个与工业物联网密切相关的概念,它指的是使用物联网机器来监控(并最终改进)生产流程。

智能制造和工业物联网都依赖于从机器和设备中的嵌入式传感器收集到的数据。这些传感器可以测量多种变量数据,如温度、压力和湿度,这些数据可用于评估和改进生产流程。如果使用得当且有效,这些数据可以提供多种好处。

工业物联网帮助制造业实现盈利的5种方式:

1、预测性维护

制造业中的物联网传感器使您能够主动进行维护。数据是实时传递的,因此您可以预测设备何时需要修理。

例如,如果温度超过阈值,您将收到警报,这样您就可以在设备实际发生故障之前解决问题。这可以使生产流程继续进行,而不是在发生故障时停止运行。

预测性维护优化了资产性能,降低了运营成本,甚至延长了设备的使用寿命。但是,要想最大限度地提高预测性维护的投资回报,您需要知道以下2点:

▲您需要收集哪些数据?有很多数据可以收集,但您需要哪些呢?您需要测量温度或振动吗?有些传感器可以收集不太明显的指标信息,如扭矩或化学水平。明确定义您需要解决或监控的问题,然后确定收集适当数据的传感器类型,以及传感器安装的最佳位置。(来源物联之家网)收集更多数据并不总是最好的。根据您的需求,相对较少、高度定制的传感器有时是正确的选择。

▲您将如何分析数据?一旦有了数据,您需要知道如何分析它。这可能涉及复杂的机器学习算法或简单的分类启发法。但是,您不能仅仅将数据转储到机器学习应用程序中,然后就期望得到高质量的结果——甚至是有用的结果。必须制定适当的训练集,以便首先训练系统。这在某些情况下很简单(例如,当温度上升到一定水平以上时进行监测),或者可能更复杂,需要外部专家的帮助。不管怎样,您必须确保数据分析能够产生有价值的见解。

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