海量數(shù)據(jù)如何創(chuàng)造價(jià)值？關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)價(jià)值如何體現(xiàn)不少人都存有疑惑。就讓Qorvo無線連接業(yè)務(wù)部總經(jīng)理Cees Links以電機(jī)維修為例來說明工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)如何為電機(jī)和工廠創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值。
      電機(jī)有各種尺寸，它們通常采用主電源供電，但有時(shí)候也會采用電池，如電動汽車。我們家中有許多電機(jī)，它們存在于真空吸塵器、冰箱、冰柜、車庫門開門器中。當(dāng)然，許多玩具也配備了微型電機(jī)，如火車模型中的火車頭。
      此外，工廠也配備了許多電機(jī)，用于各種作業(yè)：起重、沖壓、泵送、抽吸或干燥，基本上是所有能夠通過運(yùn)動完成的作業(yè)。電機(jī)是當(dāng)今工業(yè)的主力，它們還用于一些塵土彌漫、危險(xiǎn)或人力難以抵達(dá)的區(qū)域。簡而言之，沒有電機(jī)就不存在什么現(xiàn)代工業(yè)生活。
如何維修？
      電機(jī)屬于機(jī)械裝置，所以偶爾發(fā)生故障也不足為奇。統(tǒng)計(jì)資料表明每年電機(jī)的故障率為 7%；通常情況下，每 14 年電機(jī)就會停止工作一次。大家可能會想，還不錯。但是對于一家擁有上百臺電機(jī)的工廠來說，這意味著差不多每個月都會有一臺電機(jī)發(fā)生故障。請記住，一臺電機(jī)發(fā)生故障有時(shí)候意味著整條生產(chǎn)線的故障，這種情況很快就會產(chǎn)生非常高的成本?？紤]到現(xiàn)實(shí)因素，電機(jī)故障會的時(shí)機(jī)可能會非常不好，如剛好在必須交付重要訂單之前發(fā)生故障。
      為減少意外停機(jī)時(shí)間，工廠通常都會雇傭維修人員。電機(jī)維修是其工作的重要部分，但也很昂貴。電機(jī)維修的方法有幾種：
      預(yù)防性維修。根據(jù)預(yù)估的電機(jī)平均運(yùn)行時(shí)長制定維修計(jì)劃。為了安全起見，以及避免電機(jī)徹底故障，通常會過早（偶爾會過晚）進(jìn)行維修，且可能替換運(yùn)行正常且仍處于良好狀態(tài)的零件。需要注意的是，這無法保證在維修后短時(shí)間內(nèi)不會出現(xiàn)新問題。
      “運(yùn)行直至故障”維修。該方法在機(jī)器停止運(yùn)行時(shí)才進(jìn)行維修。這通常會導(dǎo)致需要更換整個電機(jī)，因?yàn)樵诂F(xiàn)場修理故障電機(jī)并不容易。
      根據(jù)狀態(tài)進(jìn)行維修。通常情況下，電機(jī)在出現(xiàn)故障前都會開始出現(xiàn)一些異常（如噪音、不平衡、運(yùn)行緩慢等）。在根據(jù)狀態(tài)進(jìn)行維修方法中，維修專家檢查每個電機(jī)，并使用適當(dāng)工具“聽”電機(jī)發(fā)出的聲音，就像醫(yī)生使用聽診器那樣。根據(jù)不同的環(huán)境，這可能是一個輕松的任務(wù)，也可能是一個困難甚至危險(xiǎn)的任務(wù)。當(dāng)然，維修專家不可能同時(shí)出現(xiàn)在所有地方。
      盡管存在缺點(diǎn)，但預(yù)防性維修可能比“運(yùn)行直至故障”方法更好且更具成本效益——但根據(jù)狀態(tài)進(jìn)行維修可能是更好的選擇，尤其是用于物聯(lián)網(wǎng)時(shí)。
電機(jī)如何用物聯(lián)網(wǎng)為傳統(tǒng)應(yīng)用加持——西安泰富西瑪電機(jī)（西安西瑪電機(jī)集團(tuán)股份有限公司）官方網(wǎng)站
      利用物聯(lián)網(wǎng)，工廠車間的每一臺電機(jī)都配備一個或多個連接至（最好采用無線連接方式）控制數(shù)據(jù)庫的傳感器，而控制數(shù)據(jù)庫則連續(xù)不斷地收集電機(jī)相關(guān)數(shù)據(jù)?？刂茢?shù)據(jù)庫可利用人工智能 (AI) 學(xué)習(xí)每臺電機(jī)的正常運(yùn)行情況，且通常在經(jīng)過短期學(xué)習(xí)后，可在出現(xiàn)與正常運(yùn)行情況有偏差的情況下發(fā)出即時(shí)警報(bào)。換句話說，整合了 AI 的物聯(lián)網(wǎng)不僅能夠發(fā)現(xiàn)即將出現(xiàn)的問題，而且還能持續(xù)掃描問題。
      請記住，這種控制數(shù)據(jù)庫并不需要進(jìn)行編程，只需向其提供數(shù)據(jù)，該控制數(shù)據(jù)庫就能夠“自動”學(xué)習(xí)區(qū)分正常運(yùn)行情況和例外情況。當(dāng)出現(xiàn)例外情況（即問題）時(shí)，該控制數(shù)據(jù)庫就會發(fā)出即時(shí)警報(bào)，這在許多情況下可避免電機(jī)整體故障和更換。這種智能警報(bào)還可在開始出現(xiàn)問題之時(shí)解決問題，而不是進(jìn)行可能過早、過晚或完全錯過即將出現(xiàn)的故障的日常維護(hù)。根據(jù)問題和警報(bào)的嚴(yán)重性，我們甚至可以計(jì)劃好電機(jī)的停機(jī)時(shí)間，以最大限度地減少運(yùn)營中斷的影響。
      最后，這種基于傳感器的數(shù)據(jù)收集方法比任何人類可實(shí)現(xiàn)的方法更加精確和徹底。人的眼睛和耳朵無法發(fā)現(xiàn)任何特定電機(jī)的質(zhì)量緩慢下降，直至出現(xiàn)嚴(yán)重問題或故障，但是物聯(lián)網(wǎng)甚至能夠注意到正常性能的長期最小變化。

物聯(lián)網(wǎng)的真正價(jià)值：更快更好地制定決策
      我們認(rèn)為我們生活在一個現(xiàn)代化世界，但實(shí)際上由于制定錯誤決策和/或制定決策過于緩慢，我們浪費(fèi)了大量資源和金錢。物聯(lián)網(wǎng)可確保收集足夠數(shù)據(jù)，包括已經(jīng)存在但從未捕獲到的高性價(jià)比數(shù)據(jù)。而且我們能夠不斷輕松地捕獲大量此類數(shù)據(jù)。利用 AI，我們能夠從數(shù)據(jù)中獲得信息，以便更快更好地制定決策。

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