中国电气传动网|工业4.0变革时哪些因素比较重要呢？
自从工业革命的推动 ， 使得全球制造行业开始趋向于智能化和信息化的建设 ， 因此也就使得如今的制造业市场竞争日益激烈 ， 要知道对于制造行业来讲 ， 本身就因生产环节“缓慢”而使得经济效益不是很理想 ， 所以转型改变就成为整个制造行业比较抓紧的一个机遇 ， 那么今天在这里小编就来给大家讲一下关于工业4.0变革是哪些因素是比较重要的？
本文插图
随着工业4.0模式的出现 ， 对于制造行业的生产布局上也相应的造成一些变化的出现 ， 也就使得设备维护开始向真正可预测功能上转变 ， 而采用预测性维护方法是最大限度延长设备正常运行时间的关键 ， 最终确保生产线一致的效率水平 ， 设计工程师正在寻求数字解决方案以缩短机器停机时间 。
例如基于状态监测的方法 ， 就是基于生产设备上按照传感器的方法 ， 其中每个传感器都被设定为警报有上下限值的约束 ， 而且这可根据操作说明和过去的经验来给管理者提示 。 这种方法可以让维护人员深入了解机器运行状况 ， 知道何时更换重要机器的组件 ， 从而避免整个机器故障.
数字预测维护解决方案粗略的就能理解是对于实施数据的全面分析 ， 从中也就能够在一定程度上有助于实施预期的管理措施 ， 最终减少停机时间 。 因此 ， 智能工厂不仅仅安装可以收集大数据的传感器 ， 必须将数字化与云计算结合起来 。
预测性维护的关键是数据
一般情况下 ， 传感器的出现是能收集各种生产线中的数据信息的 ， 但通常所收集来的信息数据是比较杂乱的从本质上来说 ， 数据需经过整理、分析等智能化处理才能真正变成有用的东西 。 因此要想使得传感器中的数据更加有用 ， 从而便于企业生产管理的话 ， 就需要对其来进行可视化、评估和处理 。
在数据和分析处理过程中 ， 基于日益强大的计算能力 ， 算法和数学模型在幕后不断发挥作用 ， 使得软件能够将大量的数据进行连接、分析、预测 ， 以供工厂车间维护人员使用 。 此外 ， 还可以通过机器学习的方法 ， 加强对于数据的处理能力 。
未来工厂变得越来越智能
对于企业来讲 ， 都应该清楚的是大数据的应用会是制造企业保持竞争优势的关键 ， 尤其是传统制造行业他们在对接工业4.0时的首要目的就是为了降低成本 ， 毕竟多于金钱效益是大多数企业多关注的 ， 而除了效益的关注之外 ， 还想的就是产能方面的质量和数量的提升 。 而一般来讲 ， 部署实施工业4.0模式的关注中所有的设备都已经是联网的状态了 ， 以此便于企业的管理和监控 。
而小编一直有在提及的预测性维护的本质可以简单的理解为是能够在最佳的时间范围内来进行组件的更换 ， 通过这样能够保证工厂中所有的设备都能够处于“健康”的状态 ， 从而也就能够保证生产的顺利开展 。 同时还要清楚的是预测性维护的优势在于准确的故障排除和预测能力 ， 在加上专业人士的监测 ， 也就能够使得数据的准确性更高 。
【中国电气传动网|工业4.0变革时哪些因素比较重要呢？】总之 ， 工业4.0模式下 ， 预测性维护帮助工厂设备更高效地运行 ， 以提供更好的一致化质量和产出水平 ， 从而实现盈利能力和竞争力的最大化 。 而随着数据利用和可视化驱动软件的发展 ， 未来工厂将变得更加智能化 。
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