对于工业生产来说，任何一个部分的故障都有可能导致整个生产过程陷入停顿，这对于企业会造成无法估量的损失。因此，为避免故障并保持设备运行，经验丰富的维修技术人员必须警惕地发现生产过程中的任何故障并迅速修复故障。然而，多年来，服务领域的兴趣下降，导致经验丰富的技术人员减少。
为了弥补差距，企业正在转向物联网(IoT)等新兴技术。这些技术可以通过实时捕获数据并立即将其转换为可操作信息来改变工业维护和现场服务流程，从而可以比以往更快地诊断故障。这个过程称为预测性维护(PdM)，在某些情况下，维修技术人员可以通过诊断信息和机器控制访问远程问题。
为了增加资本资产的正常运行时间，以下几个简单步骤利用物联网的力量，从最初的检测到问题到解决方案：
1.机器连接到物联网。第一步是为资本资产配备传感器并将它们连接到物联网技术，以便可以远程监控和诊断其性能。许多资本资产已经配备了数以千计的传感器，用于监测流量，压力，振动，电压，电流，速度和许多其他参数，并将数据传输到控制系统，用于作出运营决策。
2.利用分析来检测即将发生的问题。机器学习系统可以分析来自传感器的数据流，以了解复杂机械内部的情况。先前故障的分析可用于关联传感器读数和可能导致机器故障的关键部件的状况。然后，算法可以预测特定组件何时可能接近故障，并监测在用设备的状况以确定何时需要维护。这种方法使得仅在需要时才进行维护成为可能，而不是传统的基于时间的预防性维护，这会产生生产停机时间，并且在需要维护之前就会联系熟练的维护技术人员。
3. 试图远程解决问题。假设预测性维护系统检测到工厂现有或即将发生的问题。远程技术人员可以首先根据传感器数据中提供的信息尝试诊断问题，而不是花费时间和费用将服务技术人员派遣到实地解决问题。然后，远程技术人员可能能够远程解决一些或所有可能的原因。
国内最大的物联网卡交易平台物联卡之家表示，通过将物联网成功运用到实地生产中，资本资产的正常运行时间可以得到改善，维护成本也将减少。未来几年，像物联网等新兴技术将在多个垂直领域和农业，采矿，航空，运输和公用事业等多个行业领域与智能城市一起得到更大范围的应用。
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