随着物(wù)联网、大数据和AI技术的兴起，工厂设备迎来了全新(xīn)的变革，越来越多(duō)的机器连接上网，实现了遠(yuǎn)程数据监控和分(fēn)析，这种场景给工作人员带来了更轻松、高效的工作。不过，许多(duō)人对这种模式感到陌生，盲目的追随趋势可(kě)能(néng)不会得到想要的效果，那么企业如何结合物(wù)联网、大数据，提升工厂的价值？

    目前物(wù)联网在工业领域最大的应用(yòng)是预测性维护，要保证生产線(xiàn)長(cháng)年24小(xiǎo)时持续的运行，在过去是很(hěn)难实现的，但今天通过预测性维护可(kě)以提前解决设备隐患，从而防止设备故障停机。

    電(diàn)动马达是当今工业的主力，工厂里有(yǒu)着许多(duō)用(yòng)于各种用(yòng)途的電(diàn)动机，如：起重、冲压、搬运、除尘、干燥等设备都要用(yòng)到電(diàn)动机。電(diàn)机的维护成為(wèi)工厂的一件重要的事项，特别在一些恶劣环境场所，用(yòng)户更偏向于遠(yuǎn)程维护。

    電(diàn)动机效率下降是最常见的，如果工厂里有(yǒu)几百台電(diàn)动机效率都下降了，这对工厂生产影响是很(hěn)大的，同时还有(yǒu)可(kě)能(néng)造成停机的风险。有(yǒu)些生产線(xiàn)一台電(diàn)动机故障可(kě)能(néng)导致整条生产線(xiàn)停机，这种停机时间是十分(fēn)昂贵的。

    為(wèi)了减少意外的停机时间，工厂会雇用(yòng)维护人员。但传统的维护方法也很(hěn)昂贵，因為(wèi)他(tā)们没有(yǒu)更好的办法预测设备的未来情况，仍然无法避免停机。通常電(diàn)机有(yǒu)以下几种维护方法：

    故障后维护：意思是等電(diàn)机发生故障停机后再进行维护，这种情况通常都是電(diàn)机已经损坏，需要重新(xīn)更换一台電(diàn)机，因為(wèi)要现场修理(lǐ)電(diàn)机并不是一件简单的事情，这种情况只能(néng)是先换下来，保证生产能(néng)继续进行。

    预防性维护：為(wèi)了避免電(diàn)机完全失效，工作人员会根据電(diàn)机的平均运行时间来定期维护。通常出于安全考虑，维护偶然发生得太早，而部件仍然处于良好状态可(kě)能(néng)被更换，这种方式并不能(néng)保证维护后不会发生新(xīn)的问题。

    状态监测维护：通常電(diàn)机在故障停机之前会有(yǒu)一些现象发生，例如开始出现噪音、振动、速度不均等。状态监测维护的办法是通过对每台電(diàn)动机进行监听，类似医生听诊器的方式，维护人员在现场诊断后确定是否需要维护。现场检测可(kě)能(néng)是一项危险的任務(wù)，维护人员要跑遍工厂的任何地方。

    随着物(wù)联网技术的发展，这些传统的维护方式将成為(wèi)过去。工厂将為(wèi)每台電(diàn)动机都配备一个或多(duō)个传感器，这些传感器与控制数据库连接，以连续收集有(yǒu)关電(diàn)机的数据。而在数据库采用(yòng)人工智能(néng)对每台電(diàn)机的行為(wèi)进行學(xué)习，当電(diàn)机偏离正常情况时立即生成警报。
这种基于传感器的数据收集比任何人力检测都要精确和彻底，因為(wèi)電(diàn)机的许多(duō)迹象很(hěn)难用(yòng)眼睛和耳朵能(néng)识别出来，但通过物(wù)联网传感器却能(néng)发现设备的细小(xiǎo)变化。

    物(wù)联网与人工智能(néng)相结合，不仅能(néng)看到问题出现，还能(néng)不断扫描检测可(kě)能(néng)存在的问题，这种方式我们叫做预测性维护。这种方式很(hěn)好避免了故障的出现，同时让维护人员知晓何时是最佳的维护时间，不会出现太慢或者太早的情况。同时，可(kě)以根据问题和警报的严重程度，甚至可(kě)以计划電(diàn)机的停机时间，以尽量减少对操作的干扰。

    在工厂运营工作中，错误的决定或做出太慢、太早的决定，都会带来大量的资源和金钱的浪费。物(wù)联网帮助用(yòng)户收集过去从未捕获过的数据，通过人工智能(néng)的分(fēn)析，从中學(xué)习并能(néng)更快做出更好的决策。