電機如何用物聯(lián)網(wǎng)為傳統(tǒng)應(yīng)用加持?
電機有各種尺寸,它們通常采用主電源供電,但有時候也會采用電池,如電動汽車。我們家中有許多電機,它們存在于真空吸塵器、冰箱、冰柜、車庫門開門器中。當(dāng)然,許多玩具也配備了微型電機,如火車模型中的火車頭。
此外,工廠也配備了許多電機,用于各種作業(yè):起重、沖壓、泵送、抽吸或干燥,基本上是所有能夠通過運動完成的作業(yè)。電機是當(dāng)今工業(yè)的主力,它們還用于一些塵土彌漫、危險或人力難以抵達的區(qū)域。簡而言之,沒有電機就不存在什么現(xiàn)代工業(yè)生活。
如何維修?
電機屬于機械裝置,所以偶爾發(fā)生故障也不足為奇。統(tǒng)計資料表明每年電機的故障率為 7%;通常情況下,每 14 年電機就會停止工作一次。大家可能會想,還不錯。但是對于一家擁有上百臺電機的工廠來說,這意味著差不多每個月都會有一臺電機發(fā)生故障。請記住,一臺電機發(fā)生故障有時候意味著整條生產(chǎn)線的故障,這種情況很快就會產(chǎn)生非常高的成本??紤]到現(xiàn)實因素,電機故障會的時機可能會非常不好,如剛好在必須交付重要訂單之前發(fā)生故障。
為減少意外停機時間,工廠通常都會雇傭維修人員。電機維修是其工作的重要部分,但也很昂貴。電機維修的方法有幾種:
預(yù)防性維修。根據(jù)預(yù)估的電機平均運行時長制定維修計劃。為了安全起見,以及避免電機徹底故障,通常會過早(偶爾會過晚)進行維修,且可能替換運行正常且仍處于良好狀態(tài)的零件。需要注意的是,這無法保證在維修后短時間內(nèi)不會出現(xiàn)新問題。
“運行直至故障”維修。該方法在機器停止運行時才進行維修。這通常會導(dǎo)致需要更換整個電機,因為在現(xiàn)場修理故障電機并不容易。
根據(jù)狀態(tài)進行維修。通常情況下,電機在出現(xiàn)故障前都會開始出現(xiàn)一些異常(如噪音、不平衡、運行緩慢等)。在根據(jù)狀態(tài)進行維修方法中,維修專家檢查每個電機,并使用適當(dāng)工具“聽”電機發(fā)出的聲音,就像醫(yī)生使用聽診器那樣。根據(jù)不同的環(huán)境,這可能是一個輕松的任務(wù),也可能是一個困難甚至危險的任務(wù)。當(dāng)然,維修專家不可能同時出現(xiàn)在所有地方。
盡管存在缺點,但預(yù)防性維修可能比“運行直至故障”方法更好且更具成本效益——但根據(jù)狀態(tài)進行維修可能是更好的選擇,尤其是用于物聯(lián)網(wǎng)時。
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利用物聯(lián)網(wǎng),工廠車間的每一臺電機都配備一個或多個連接至(最好采用無線連接方式)控制數(shù)據(jù)庫的傳感器,而控制數(shù)據(jù)庫則連續(xù)不斷地收集電機相關(guān)數(shù)據(jù)??刂茢?shù)據(jù)庫可利用人工智能 (AI) 學(xué)習(xí)每臺電機的正常運行情況,且通常在經(jīng)過短期學(xué)習(xí)后,可在出現(xiàn)與正常運行情況有偏差的情況下發(fā)出即時警報。換句話說,整合了 AI 的物聯(lián)網(wǎng)不僅能夠發(fā)現(xiàn)即將出現(xiàn)的問題,而且還能持續(xù)掃描問題。
請記住,這種控制數(shù)據(jù)庫并不需要進行編程,只需向其提供數(shù)據(jù),該控制數(shù)據(jù)庫就能夠“自動”學(xué)習(xí)區(qū)分正常運行情況和例外情況。當(dāng)出現(xiàn)例外情況(即問題)時,該控制數(shù)據(jù)庫就會發(fā)出即時警報,這在許多情況下可避免電機整體故障和更換。這種智能警報還可在開始出現(xiàn)問題之時解決問題,而不是進行可能過早、過晚或完全錯過即將出現(xiàn)的故障的日常維護。根據(jù)問題和警報的嚴(yán)重性,我們甚至可以計劃好電機的停機時間,以最大限度地減少運營中斷的影響。
最后,這種基于傳感器的數(shù)據(jù)收集方法比任何人類可實現(xiàn)的方法更加精確和徹底。人的眼睛和耳朵無法發(fā)現(xiàn)任何特定電機的質(zhì)量緩慢下降,直至出現(xiàn)嚴(yán)重問題或故障,但是物聯(lián)網(wǎng)甚至能夠注意到正常性能的長期最小變化。
物聯(lián)網(wǎng)的真正價值:更快更好地制定決策
我們認(rèn)為我們生活在一個現(xiàn)代化世界,但實際上由于制定錯誤決策和/或制定決策過于緩慢,我們浪費了大量資源和金錢。物聯(lián)網(wǎng)可確保收集足夠數(shù)據(jù),包括已經(jīng)存在但從未捕獲到的高性價比數(shù)據(jù)。而且我們能夠不斷輕松地捕獲大量此類數(shù)據(jù)。利用 AI,我們能夠從數(shù)據(jù)中獲得信息,以便更快更好地制定決策。
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