關于工業(yè)出產來說，可能任何一個部分出錯都有可能導致整個進程都被中止，這會企業(yè)形成無法估量的損失。因此，為防止這種問題出現(xiàn)，并讓設備正常運轉，經驗豐富的修理技能人員必須警覺地發(fā)現(xiàn)出產進程中的任何毛病并快速的找到修復原因。那么中億工業(yè)物聯(lián)網解決方案是如何助力工業(yè)生產實現(xiàn)智能化的呢？這就要用到國內最新的物聯(lián)網技術應用加速工業(yè)生產！

  物聯(lián)網技術應用加速工業(yè)生產！

  為了彌補這種問題，企業(yè)都在網物聯(lián)網(IoT)等新興技術進行轉型。這些技術可以通過實時捕獲數(shù)據并立即將其轉換為可操作信息來改變工業(yè)維護和現(xiàn)場服務流程，從而可以比以往更快地診斷故障。這個過程稱為預測性維護(PdM)，在某些情況下，維修技術人員可以通過診斷信息和機器控制訪問遠程問題。

  為了增加資本資產的正常運行時間，以下幾個簡單步驟利用物聯(lián)網的力量，從最初的檢測到問題到解決方案：

  1.采用物聯(lián)網技術應用連接到物聯(lián)網。

  就可以可以進行遠程監(jiān)控和診斷其性能。許多資本資產已經配備了數(shù)以千計的傳感器，用于監(jiān)測流量，壓力，振動，電壓，電流，速度和許多其他參數(shù)，并將數(shù)據傳輸?shù)娇刂葡到y(tǒng)，用于作出運營決策。

  2.物聯(lián)網技術應用分析數(shù)據。

  機器學習系統(tǒng)可以分析來自傳感器的數(shù)據流，以了解復雜機械內部的情況。先前故障的分析可用于關聯(lián)傳感器讀數(shù)和可能導致機器故障的關鍵部件的狀況。然后，算法可以預測特定組件何時可能接近故障，并監(jiān)測在用設備的狀況以確定何時需要維護。這種方法使得僅在需要時才進行維護成為可能，而不是傳統(tǒng)的基于時間的預防性維護，這會產生生產停機時間，并且在需要維護之前就會聯(lián)系熟練的維護技術人員。

  3. 物聯(lián)網應用技術遠程監(jiān)控。

  假設預測性維護系統(tǒng)檢測到工廠現(xiàn)有或即將發(fā)生的問題。遠程技術人員可以首先根據傳感器數(shù)據中提供的信息嘗試診斷問題，而不是花費時間和費用將服務技術人員派遣到實地解決問題。然后，遠程技術人員可能能夠遠程解決一些或所有可能的原因。

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