物聯網已經不再是一個新鮮的事物，各行各業都有物聯網的影子，譬如說智慧安防產業中的生物識別、智慧交通領域中的共享單車、新零售層次的無人便利店等等。這些行業都是大眾能夠親身體驗到的物聯網項目，那么其它行業呢，物聯網在其它大眾無法直接體驗的領域又是怎么樣的一個狀況呢？類似于這樣的領域有很多，小編今天想從工業領域出發，切入未來工廠這一小點進行分析闡述。

1. 工業物聯網的發展現狀

工業物聯網是物聯網產業鏈中的重要一環。據GSMA智庫預測，到2025年全球的工業物聯網(IIoT)連接數將達到138億，其中大中華地區的連接數約為41億，約占全球市場的三分之一。同時，根據中國工業和信息化部的數據，中國工業物聯網市場收入的年增長率約為25%，并且將在2018年達到近3000億元人民幣（折合470億美元），物聯網以及工業物聯網正迎來高速發展時期。

從德國的“工業4.0”到中國的“中國制造2025”，再到美國的“工業互聯網”，這些戰略的提出和施行都意味著各個國家對工業物聯網高度重視，均希冀在工業物聯網領域占據巨頭地位。

隨著物聯網技術的創新與發展，工程制造設備變得更加高效與智能，但設備本身維護工作卻仍面臨巨大挑戰。維護不善會使工廠的生產率降低5-20%，而計劃之外的生產中斷會使一些大型制造商每年損失500億美元。

傳統維護模式中的故障后維護與定期維護將影響生產效率與產品質量，并大幅提高制造商的成本。隨著物聯網、大數據、云計算、機器學習與傳感器等技術的成熟，預測性維護技術應運而生。

2. 預測性維護

預測性維護的市場前景

所謂預測性維護，就是借助算法分析檢測故障發生前的機械狀態，并預測故障發生的時間。除此之外，還能夠確定可延長機械使用壽命的主動性任務類型。

鑒于預測性維護將事后控制方式進化成通過分析和啟用預測性維護來解決問題，無疑向我們展示了一個具備發展潛力的市場。根據IoT Analytics發出的報告:2016-2022年預測性維護的復合年均增長率CAGR為39%，到2022年總體支出將達到10.96億美元。

預測性維護在不久的未來將愈加凸顯工業物聯網中少數的“殺手級”應用的優勢：

1）從內部來看，預測性維護用于優化生產操作，將會帶來20-30%的效率增益。

2）從外部來看，設備制造商如果引入預測性維護服務，則有可能“一勞永逸”地扭轉當前競爭業態。

3）從戰略角度評估，預測性維護代表著工業服務化和未來商業模式轉變的歷史選擇。

預測性維護的關鍵

要預測出一套設備出故障的可能性，除了從設備數據中整理出關鍵的指標，還要結合更多的歷史經驗進行分析，最終形成一個與設備對應預測性維護模型。預測性維護的復雜性在于這套基于機器學習的生產系統模型必需隨著時間而改變。

以汽車的維護為例，隨著汽車零件的老化，它們對壓力的反應與新的時候不同。因此，維護方案應隨著時間的推移進行調整，以考慮不斷變化的故障率，這些時間表可以使用機器學習輸出新的模型。

設備在全生命周期的不同階段有著不同的表現，設備故障有一個“浴缸曲線”的說法，把設備壽命劃分為三個主要階段：早期故障率階段、穩定狀態階段和損耗階段。

浴缸曲線

通常機器在使用壽命開始時，會經常出現故障。但隨著時間的推移會進入穩定期，維護過程會逐漸消失，故障更為罕見。而到了后期機器故障會率會飆升，最終報廢。因此，機器學習需識別出設備處于哪個生命階段，并不斷調整預測模型。

3. 預測性維護應用案例

對汽車業而言，認知型預見性維護的重要性越來越高，即使是細微的優勢也能為車企節省數百萬美元。

汽車制造商可以在生產流程中部署多個接觸點。在最初的制造流程中，認知型預測性維護可識別產品缺陷（in-line defects），在產品進入市場前，就能解決存在的問題。

預測性維護不僅能監控車輛生產，還能在確保生產線平穩運行的情況下，使用生產線機器打造零件。在制造工廠內配置了大量的工業級物聯網及傳感器后，可了解機器的運行及健康狀況。

當車輛出廠后，預測性維護依然發揮其作用。預測性維護建模可根據互聯車輛、檢修記錄、已更換零部件的測試數據等多個數據渠道進行判定。此外，天氣條件、路況、駕駛員注意力及生物識別感應器（biometric sensors）等數據可被用于識別并解決故障，避免設備關停，或快速開展維護流程并規劃零部件庫存及現場人員配置。

汽車預測性維護的整個流程意味著工廠需要始終采用精準的數字化模擬其所有機器的運行情況，需將機器學習引入制造流程，以便分析機器的健康狀態并進行上報，從而實現提前維護，避免后期出現故障。

結語：通過實施預測性維護，制造商可以提高安全性，增加生產時間并延長設備壽命。隨著人工智能和機器學習算法的不斷進步、自動化設備的普及應用，預測性維護帶來的經濟價值將是巨大的，制造商沒有理由不選擇預測性維護方案！

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