新研究:IIoT预测性维护的展望

对IIoT趋势的大多数行业研究都依赖于从高级管理层和决策者那里获得的见解。
埃默里大学的学生和Presenso的一项新研究旨在从工厂级操作和维护(O&M)员工的角度了解IIoT的前景。
以下是该研究关键点的高级摘要:

目前的预测性维护状态

目前的Predictive Maintenance系统几乎没有什么不满。传统的预测性维护(包括振动监测,油残留分析和热成像)仍占主导地位,Excel等人工统计建模尚未被更先进的技术所取代。
Image Credit:埃默里大学IIoT研究的未来

智能工厂技术展望

O&M专业人员预计,自动故障报告和自动修复计划最有可能在未来五年内得到广泛采用。部署机器人辅助维修和无人机/机器人辅助检查的期望有限。

关于IIoT预测性维护的观点

与高级管理层相比,O&M专业人员对预测性维护的IIoT不太热衷。部分原因归结于“炒作”,与负责实施的维护和可靠性工作人员产生共鸣。
Image Credit:埃默里大学IIoT研究的未来

实施预防性维护的IIoT

用于预测性维护部署的最重要的IIoT抑制剂是大数据科学家的技能短缺以及对机器学习缺乏了解。
Image Credit:埃默里大学IIoT研究的未来

IIoT预测性维护的影响

总体而言,O&M专业人员对物联网预测性维护持积极态度。人们普遍期待提高运营设备效率(OEE)。此外,大多数受访者认为,实时利用和分析数据可以更好地做出决策。
 
 
IIoT PdM的未来
Image Credit:埃默里大学IIoT研究的未来

总结和结论

总的来说,运营和维护专业人员已经采取了观望态度,并没有因为工业4.0的热情而风靡一时。他们看到了潜在的价值,但担心部署方面的挑战。

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