预测性维护如何改变工业物联网

麦肯锡预测IOT系统的潜在经济影响 - 包括消费者盈余 - 到2025年，可以达到每年11.1万亿美元。鉴于IOT通过的持续飙升，许多工业公司正在迅速寻求将物联网介绍进入日常业务并不奇怪。虽然IOT已经证明了自己可以从完全新来源收集数据的能力，但它真正闪耀在传感器数据可以是相关分析。

通过向现有的IT信息添加新维度，传感器数据使其易于预测和确定问题在他们发生之前，并使组织能够实时做出决策。

在今天的大多数工业组织，缺乏对关键产业系统的实时可视性导致管理业务的反应方法。问题通常通过直觉解决，而不是拥抱数据驱动方法。在这些环境中，无计划的设备故障和系统停机时间将成本销售损失和商机的销售商数百万美元。

作为一个例子，让我们看看一个风电场使用的反应与主动维护风力涡轮机。使用一种反应性的方法，风电场的策略是围绕解决问题而不是预防问题。通过选择放弃积极主动，数据驱动策略在美国，风力发电场可能会因故障和计划外维护而损失数百万美元。据估计，每年有1%到3%的涡轮机需要更换叶片，根据NREL的分析，每个叶片的成本约为15万美元。如果每年更换100片刀片，成本将达到1500万美元左右。在现实中，由于刀片安装的成本和可能数以百计的其他资产故障，收入损失更高。

因为大多数IOT系统使用实时机器数据，所以分析可用于计算设备健康与效率，所以组织可以预测和防止在发生之前的失败。机器学习和定制统计模型增强预测维护努力通过实时诊断警报和异常，加速问题响应时间而不影响生产。

获得复杂工业数据的简单视图是无价的。它减少了组织为维护和计划外停机所付出的沉重代价。通过采用一种分析驱动的方法来维护和集成跨不同工业控制系统、传感器和应用程序的数据，组织可以消除数据竖井，并从一种反应式的操作管理方法转变为主动的方法。

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