加速预测维护的五种方法

物联网

物联网的商业化正在迅速下降成本并开放机会，不仅创建，而且还将新的数据流与现有的工业数据相关联。经过改装机资产使用廉价的传感器，然后将传感器数据与传统的工业控制系统相关联，操作员能够实时监控资产的条件，将其维护策略从反应性转移到积极主动。

大数据

大数据有许多不同的形状和形式，对于大多数情况而言，挑战来自IT和IOT系统的大量数据的真实业务价值挑战。数据通常被隔离在信息群岛上，没有共享的理解。新兴的大数据技术正在简化来自报警管理系统的数据的关系和组合数据，例如，具有来自设备的实际信号，提供跨多个来源的整体视图。这种新的工业运营数据的新数据使工程师能够在一秒钟的一小部分中进行故障排除问题，并移动组织更接近预测维护和零意外停机。

机器学习和高级分析

新的统计方法和算法允许工程师和统计学家使用大量的历史和历史实时信息以单独的方式计算和预测以不可能的方式或不切实际的方式。数据科学和机器学习正在开辟新的机会，以便检测新颖的条件来提供资产数据的客观调查，使得资产和数据来源之间的先前未知的联系，因此，以惊人的准确性预测未来性能。

人工智能

人工智能不再是科幻小说 - 这是真实的。制造商可以使用AI来超越预测维护需求以及预测趋势和业务需求。除了准确预测未来失败的时间，地点和原因，AI能够建议能够建议最有效地减轻潜在的失败，为自主维护和维修提供基础。

增强现实

增强现实（AR）对维护技术人员和运营商与现场资产互动的方式影响最大。过去，运营商被要求将技术和程序文档等静态信息带到工作现场。现在，移动技术使机械师实时访问相同的信息，但动手互动易于人为错误。AR技术为机械师提供缓解维护相关信息，如音频和视频。这个实时数据提供了一个问题检测的新维度，在飞行中改变维护策略。

由于工业企业继续拥抱机器数据，因此他们应该看看与业务成果最相关的技术。通过最大限度地减少未安排的停机时间和推进维护策略，如果能够传达这些趋势并清楚地展示每个提供的长期业务价值，分析师和工程师将更好地服务于其业务。

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