预测性维护
Posted: Sat Apr 19, 2025 8:49 am
大多数工业企业采用预防性维护方法，定期检查和维护设备。然而，预防性维护方法会提前于实际需要维护设备，导致整体设备效率 (OEE) 不理想。为了优化 OEE，企业正在转向预测性维护，这是工业维护的终极愿景。在预测性维护中，机器能够通过精确计算其使用寿命 (EoL) 和平均故障时间 (MTTF) 等参数来预测和预见故障。工业物联网 (IIoT) 技术收集并整合有关设备状况的数据集，例如振动数据、声学数据、超声波数据、热图像数据、油液分析数据等。因此，大数据分析技术能够提取有关设备运行的预测性洞察，包括其性能下降的重要模式。通过提高昂贵设备的 OEE，工业企业可以从其工业物联网投资中获得直接且切实的投资回报。
质量控制
工业物联网 (IIoT) 和大数据技术能够收集大量工业流程数据，从而能够准确检测不同时间 洪都拉斯电报号码数据 尺度的质量问题。例如，可以收集生产线的数字数据，用于识别问题和低效环节，并提出补救措施建议。这促进了全面质量管理 (TQM) 和零缺陷制造 (ZDM)等质量管理原则的实施。虽然 TQM 和 ZDM 已经存在二十多年，但正是工业 4.0 的出现，才使得它们能够可靠且经济高效地实施。
互联工厂和供应链优化
工业物联网 (IIoT) 实现了工业 4.0 出现之前几乎不可能实现的供应链优化。这些优化基于共享及时准确的供应链流程信息。工业物联网技术将所有供应链利益相关者的设备、信息物理系统 (CPS) 和业务信息系统（例如 ERP（企业资源计划）和 PLM（产品生命周期管理）系统）互联互通，同时实现工厂、物流企业、客户等之间的信息无缝流动。借助工业物联网，工厂可以互联互通，并及时了解整个供应链中的所有重要事件，例如关键订单的下达、材料交付延迟、导致生产中断的设备故障、成品供应情况、库存水平信息等。这些信息被整合起来，用于推动生产计划、需求预测和交付时间的优化，从而带来各种益处，例如库存最小化、准时生产和减少浪费。
质量控制
工业物联网 (IIoT) 和大数据技术能够收集大量工业流程数据，从而能够准确检测不同时间 洪都拉斯电报号码数据 尺度的质量问题。例如，可以收集生产线的数字数据，用于识别问题和低效环节，并提出补救措施建议。这促进了全面质量管理 (TQM) 和零缺陷制造 (ZDM)等质量管理原则的实施。虽然 TQM 和 ZDM 已经存在二十多年，但正是工业 4.0 的出现，才使得它们能够可靠且经济高效地实施。
互联工厂和供应链优化
工业物联网 (IIoT) 实现了工业 4.0 出现之前几乎不可能实现的供应链优化。这些优化基于共享及时准确的供应链流程信息。工业物联网技术将所有供应链利益相关者的设备、信息物理系统 (CPS) 和业务信息系统（例如 ERP（企业资源计划）和 PLM（产品生命周期管理）系统）互联互通，同时实现工厂、物流企业、客户等之间的信息无缝流动。借助工业物联网，工厂可以互联互通，并及时了解整个供应链中的所有重要事件，例如关键订单的下达、材料交付延迟、导致生产中断的设备故障、成品供应情况、库存水平信息等。这些信息被整合起来，用于推动生产计划、需求预测和交付时间的优化，从而带来各种益处，例如库存最小化、准时生产和减少浪费。