預測性維護是通過物聯網遠程監控實現的

預測性維護是什么?

預測性維修是指利用物聯網遠程監控工具對資產性能和狀況進行評估的一種技術。在制造業中，預測性維修平均提供10倍的投資回報，通過提高吞吐量、降低維修費用和盡量減少過程故障。為了測量設備何時可能出現故障，機器學習模型處理從支持物聯網的傳感器收集的數據，以提供充分防止故障的機會。如果設備仍有故障，建議采取預測性維護糾正措施，防止未來類似故障螞蟻搬家店（antminer shop）。

借助物聯網遠程監控技術，這些預測性維護功能都成為可能。物聯網遠程監控的工作原理，以及有效預測維護的三大關鍵成功策略的部署。但首先，我們來看看物聯網遠程監控是什么意思。

物聯網遠程監控是什么?

在制造預測維護的背景下，物聯網遠程監控可以自動評估設備的健康狀況和服務要求。如果沒有物聯網遠程監控，工廠必須依靠員工手動收集、處理和分析機器數據，然後再發布可操作的後續步驟進行診斷或維護。為了降低長期成本，提高啟動效率，物聯網遠程監控技術加速了這一過程。

遠程監控集成物聯網設備和人工智能，對機器性能數據進行收集分析。物聯網設備向支撐人工智能的平台傳遞描述機器運行和生產力的數據，平台對信息進行分析，為人員提供機器健康洞察的實時訪問。曆史性能數據詳情彙報還提供生產力等級快照，幫員工維修方案告知。

機器學習系統可以利用高質量的曆史數據來預測故障何時發生，並建議采取主動措施，盡量減少停機時間，優化維護資源。

影響物聯網遠程監控。

發生故障的機器只是在遠程監控前幾天發出警報，提醒員工注意問題。要求技術人員診斷排除故障，定制配件，安排維修，廠房車間管理員將被派去確認問題。制造團隊需要站出來思考和解決生產力損失問題。

通過物聯網的遠程監控，可以建立有效的預測和維護。

#1：為了整理數據，盡早讓數據科學家參與進來。

盡管數據工程師可以解決物聯網遠程監控的某些方面的預測維護問題，但是數據科學家應該參與構思，采取你的預測維護策略。缺乏數據和其他缺陷可能會很快讓你的分析工作不堪重負，因為數據集中的傳感器噪音。數據科學家會讓這個過程對你來說不那么痛苦。數據科學家將完成以下所有工作：

與您的數據工程團隊一起規劃管道和架構：機器學習算法結果和成功的預測和維護只有在大量清潔數據時才能獲得。數據科學家將能夠哪裏安裝新的傳感器來生成更多的數據，數據科學家將能夠在必要的數據中找到任何差距。

清洗、結構化和標記數據：原始數據很少是機器學習算法的最佳選擇。除重複和丟失數據外，不正確的數據類型還可能給下遊處理帶來錯誤。數據科學家可以通過儀器和環境噪聲來識別和修複數據異常，並隔離自己感興趣的信號物聯網模塊(modul iot)。

傳統的分析方法通常不可能基於數百萬個數據點來預測設備故障。在輸出結果並將其轉換為維護操作之前，制造商通常依靠機器學習來合成這些海量數據。使用最有效的機器學習工具，數據科學家團隊負責向數據工程師傳遞專業知識。

但我們不要忘記提出一個重要的警告：如果數據科學家在前進的道路上遇到障礙，他們將無法完成工作。將正確完成工作所需的信息和工具提供給您的數據科學家。它們需要技術訪問(如正確的工具、權限、服務器等)、信息訪問和人員訪問(與看門人的接觸和與內部領域專家的對話)。

#2：自動化數據工程戰略過程。

在預測維護的背景下，數據工程是從機器傳感器中收集數據並將數據移動到存儲庫的過程，通常在雲中。通過數據管道繼續清理和攝入機器學習模型。

有效的數據工程可靠、可重複、可擴展。這也使數據工程過程成熟，可實現自動化，從而為制造商節省時間和金錢。

我們建議和大多數流程一樣，從戰略上接近自動化。選擇與自己需要的算法不匹配的數據結構，如果開始盲目地自動化自己的數據工程流程，很容易在自己的系統中引入技術負債。在開始構建數據、構建數據工程管道的過程之前，一定要充分了解自己要解決的問題。不僅要了解問題，還要了解關鍵利益相關者的要求。

3：將可用的輸出呈現給合適的人。

機器學習的力量經常被人們吹捧，卻忽視了交付。例如，機器學習模型通常以.csv文件的形式輸出數據。我們可以看到，企業只是把.csv文件埋在某個文件夾裏，留下收集灰塵，就投入了大量的精力，生成具有洞察力和可操作性的數據快速原型開發(rapid prototype development)。

通過定義需要利用物聯網遠程監控傳感器生成的信息來啟動您的項目。通常，預期的接收者處於獨特的環境中;例如，他們可能在輪班期間操作機器，無法訪問電子郵件，甚至無法使用傳統計算機。當您定義理想輸出時，請考慮他們將如何接收信息。他們需要查看哪些信息，以什么形式查看?自動電子郵件報警在某些情況下可能是最有用的。在其他情況下，報告儀表板將最好地滿足用戶的需求，或者可能是pDF文檔。確保能是pDF文檔。確保您對用戶及其需求有充分的了解。