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大数据和预见性维护是如何影响日常的设备维护?

智能制造是工业4.0的核心。数字化的走向带来了“智能工厂”的概念。在智能制造中设备维护起着至关重要的作用。工业物联的趋势（IIoT）之下通过与发起并推动变革的行业火伴紧密合作，机器现在配备传感器来收集数据，可以传送到计算机化的维护管理系统（CMMS）。这些系统使用强大的分析处理数据并提供实时的结果，可以在任何时间任何智能设备上获取。侦测到的问题立即传达给员工。

大数据对设备维修的影响是延长机器生命。IIoT的采用改变了维护干预的方法，从被动到主动，创造持续的预测性和预防性维护程序。智能维护也促进能量消耗最小化，从而环保高效的生产。从本质上讲，大数据可以提高系统的整体性能和可靠性，大大降低成本。

大数据管理

对于许多公司来说，走向大数据49粉煤灰砖和工业物联的第一步是采用CMMS收集、存储和分析数据。维护团队应该被授权随时访问这个数据并立即反应。团队中的每个人都必须能够检查计划和执行任务， 干预应该容易跟踪。对机器数据应该每天进行比较和分析，有预测维护策略可应用。最好的系统允许你安排和报告干预，管理所有类型的维护文档，并改善内部团队的沟通。通过收集，结合和比较相关的每一条与维修部门相关的信息，CMMS可以帮助你优化过程，在机器出故障并导致停机之前预测潜在的问题。

IIoT和CMMS的结合

工业物联和CMMS的工作之间是如何连接的？各种IIoT技术解决方案遵循指定的机器参数，如振动、温度、油水平和音响，并收集这些数据。设备发送这些信息到CMMS中，可以立即安排维护任务，分析数据和配置预见性维护协议。IIoT的真正力量不在硬件在软件数据存储的地方。正是这里让数据变得有意义，告诉你做出反应的正确时济南新时期试金仪器有限公司每种实验机都有生产候。IIoT和 CMMS的结实验机应无明显的振功和冲击合可以帮助维护团队更好的监视和控制自己的资产，并识别潜在的问题。

降低维护成本

从而了解其磨损情况

预测分析的主要承诺是仅在需要的时候触发维护干预，从而实现基于时间的预防性维护，节省大量成本。预测分析识别设备数据中的模式预测可能的故障，然后提高可靠性和节省成本。

通过了解设备每一部分的确切需要，也可以更好的预期备件和人力资源，可以只有当计划排定时执行维护任务。适当的采用预见性维护（PdM）会增加操作的稳定性和减少停机时间。结合大数据，PdM变成一个强大的工具来监控，实现关键资产的诊断。

展望

物联和大数据展现出巨大的机会来提高设备的可靠性，减少维护成本。下一代计算机化维护管理系统正在把IIoT的大数据变成有用的分析，迫使制造商接受新趋势。因为工业物联和CMMS将是明天的智能工厂的核心，已经通过必要的转换的公司将有更大的机会将自己定位为未来的领导人。