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IIoT預測性維護可為工廠增加最多20%的機器運轉時間

工業物聯網能透過預測性維護減少工廠停機時間。法新社

目前全球工業製造部門有過半數的業者都已引進物聯網技術,而在即將來臨的2020年,工業物聯網的採用率勢必將持續攀升。業者將可藉著工業物聯網解決許多現有的問題,如預測性維護可為工廠增加最多20%的機器運轉時間,讓工廠在生產力提升之餘,還能省下更多成本。

根據Smart Industry報導,對業者而言,預測性維護(PdM)是工業物聯網一項寶貴的優勢。許多工廠中的設備都已服役了幾十年,早已沒有庫存的零件可供替換,因此一旦有零件壞掉,就需重新製作,而這段期間整台機器的運作也會被迫停擺。在部署工業物聯網後,業者就能在零件出狀況前,透過遠端無線感測器掌握情報,並早一步開始生產替換零件。

Deloitte研究顯示,預測性維護可為工廠增加最多20%的機器運轉時間。隨著感測網路收集的資料不斷累積,系統的預測準確度也能進一步提升。

許多沒有預測性維護能力的業者,必須依賴老員工長年的工作經驗,才能在設備發生故障前收到預警。隨著這些經驗老到的員工年屆退休,工廠的預測能力也將出現斷層。這時如果引進無線感測資料,新手員工就能在前輩傳授的經驗外,多了一個協助判斷的管道,工廠在新舊換血的過渡期,也能避免更多不預期的停機。

三軸震動感測器不僅有利於監控移動設備,也能讓業者更清楚每件設備的利用率,並配合工廠班表將設備利用率最大化,省下工廠購置新設備的支出。

透過工業物聯網感測系統,食品業者與藥廠將更容易追蹤貨物,掌握運送情況。業者也能利用追蹤技術,維護廠中較昂貴的設備。

未來5G網路與邊緣運算的普及,將進一步提升工業物聯網的能力,更多更新的連網裝置,將可提供更準確的追蹤感測結果。

感測資料能夠推動預測性維護與自動化流程,協助業者解決許多現有的問題。隨著越來越多業者加入部署工業物聯網,將有更多新的使用案例會因應工廠管理的需求而誕生。

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