24小时联系电话:18217114652、13661815404
中文
行业资讯
预测性维护物联网解决方案
预测性维护物联网解决方案
预测性维护通常用于工业物联网(IIoT)应用，是一种主动维护策略，旨在延长设备寿命，同时避免系统故障。通过物联网传感器、数据收集和分析以及机器学习的结合，可以远程和实时有效地监控资产。
基于状态的维护与预测性维护与规定性维护
与仅在识别出异常时采取行动的基于状态的维护不同，预测性维护通过利用算法来预测最佳维护时间，同时确定发生故障时的解决方案，从而使资产监控更进一步。更复杂的维护策略是规范性维护。该系统利用人工智能来更早地检测异常，同时解释数据以做出明智的决策，从而延长工业设备的使用寿命。
三种常见的预测性维护方法
与物联网传感器结合使用的是一个计算机化的维护管理系统(CMMS)。CMMS存储设备数据分析并促进维护程序。无论是农业、制造业还是建筑业，IIoT应用在确保长期性能所需的传感器数据方面各不相同。以下是三种常见的预测性维护方法：
振动分析
热成像分析/红外分析
声学分析（声波和超声波）
预测性维护物联网传感器解决方案
根据Market Research Future的预测性维护市场研究报告，到2025年，全球预测性维护市场预计将增长到23B。Symmetry Electronics提供广泛的物联网传感器和应用工程师组合，可以帮助确定各种预测性维护用例的最佳解决方案。采取预防性维护措施可以延长设备的使用寿命，同时降低维修和劳动力成本。