物聯網維護方法：預測性維護和規范性維護

什么是預測性維護?

預測性維護在工業和制造環境中越來越普遍。其重點在於判斷實際資產什么時候真正需要維護，也許是由於性能開始有所下降，或是由於某些任務被執行。如上所述，這是通過支持物聯網的設備實現的。這些設備實時工作，並提供最新關於機器狀況的信息。

因此，預測性的維持有賴於對這些情況進行持續或定期的監控，並將這些信息傳遞到中央分析平台。另一方面，該平台將建議最佳維護時間。如前所述，這意味著對於機器和更大范圍的操作，這將意味著最大限度的節約。

什么是規范性維護?

標准化維護通過引入額外的自動化層進一步進行預測性維護。標准維修不僅是監視機器的狀態，還可以提供何時和如何維護的建議，目的是讓機器自己決定維護的步驟。

所以，這就要求人工智能(人工智能)和機器學習(ML)技術不斷學習並改進這些技術。舉例來說，機器可能會建議降低當前的生產率，這樣就可以延長下一次必要的維護活動。人工智能可以調整它的運行條件，從而達到最好的效果，並且智能、精確地計劃和維護。一段時間後，計算機將收集更多的數據，因此它的建議將得到改善商業寬頻比較2021。

與預測維護一樣，它需要實時數據收集，但也需要比較整個環境中的不同機器。由於隨著時間的推移，數據分析得到了改進，您為系統提供的數據越多越好。

在實踐中，所有這些都意味著規范維護提供了比預測維護更積極的方法。預測維護可以預測何時可能出現故障，以便您提前安排維護，規范維護旨在幫助您完全避免所有類型的故障。

隨著物聯網、人工智能和機器學習技術的速度和先進性的不斷提高，智能、自動化和前瞻性維護的機會也將大大增加。

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