由于内部连接和物联网(IoT)工具，工厂变得更加智能。工业机器人在工厂车间漫游并不奇怪，物联网工具可以实时监控材料、组件和成品的流动，这并不奇怪。然而，物联网还可以为工厂做更多的事情，包括增加预测性维护，这是技术人员在连接机器发生故障前对其进行维护的做法。通过工业物联网和站点范围内的建筑物内连接，工厂可以提高效率，减少停机时间，并确保其设施持续运转。在工厂使用这种技术之前，工人必须自己发现问题，并希望他们能找到解决方案，在严重损害发生之前进行维修。
如今，此类问题已不复存在。那些相同的工厂工人，可以在他们的手机上收到一个设备无法正常运行的警报。他们可以获得即时诊断，从而节省通常用于解决问题的时间。工人们可以利用这项技术在问题变成危机之前解决问题，而不是希望他们能够这样做。如何实施预测性维护让公司提前解决问题，在问题开始前解决问题，这可能是预测性维护带来的最大好处。大多数运营商已经具备的低延迟连接、自动化和物联网设备的结合，使这种维护成为可能。当工厂使用机器学习和预测分析来发现当前和过去数据中的模式时，它们可以发现警告信号并立即采取行动。人们也可以发现这些警告信号，但可能不像联网的机器那样可靠、及时。例如，通过物联网技术，车辆的诊断系统可以立即报告问题，并解释何时以及如何解决问题。在工厂具备预测能力时，可以实现以下四件事：最大限度地减少手动数据收集与人工设备检查相比，连接的传感器和智能工具更容易、更快、更可靠地发现潜在问题。总会有需要亲自诊断工作的问题，但工厂应该利用可以在异地和自动完成初始数据收集这一事实。这让员工有更多时间专注于只有一个人能做的任务。习惯与数据打交道机器可以提供的信息可能是压倒性的，建议使用能够处理数据并从中学习的分析平台，以便将传入的性能指标和所需维护之间的点联系起来。这样工人们就可以对分析后的信息做出判断，而不是试图找出原始数据。把全面整合作为目标工业物联网的目标是产生最大程度的内部连接。然而，要实现这一点，每个流程和设备都必须在价值链上无缝通信。如果工厂希望拥有一个可以使用其预测性维护解决方案的统一数据网络，则应该在所有工具中集成软件和硬件。集成有时会很困难，因为不同供应商的产品必须无缝协作。工厂需要确保基础设施中的每个组件都能彼此协作。部署蜂窝无线网络在某些情况下，固定连线和Wi-Fi网络可以连接物联网设备，但在许多其他情况下，蜂窝网络是必不可少的。无论其条件或位置如何，蜂窝网络更有可能保持物联网解决方案的连接。例如，一家石油公司需要基于SIM的预测维护系统连接，以准确监测采掘机钻头的健康状况，防止任何损坏。如果工厂能够保持机器的连接，并有效地利用收集到的数据，就有可能从预测性维护中获得最大收益，这可以帮助降低成本，并保持设备满负荷运转。
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