利用物聯(lián)網提高工廠安全保障
改進維護等同于提高工廠生產力。如果工廠經理履行其優(yōu)化現場安全的法律和道德義務，則可以進一步提高生產率。物聯(lián)網技術與大數據分析相結合，可以實現工廠安全保障。可以監(jiān)控多種KPI，例如員工缺勤、車輛事故、財產損壞、未遂事故、受傷或正常日常運營期間發(fā)生的任何損失或損壞。
通常，如果僅靠人工報告，其中許多指標可能會成為“漏網之魚”，因為它們要么未被報告，要么報告不足。物聯(lián)網通過確保對這些關鍵領域的實時洞察，實現更好的整體安全性。出現的任何問題都能立即得到解決，確保遵守健康和安全法規(guī)并解決環(huán)境問題。
工傷就是一個很好的例子，因為經常不會報告輕傷。有時，它們會逐漸發(fā)展成更大的問題，但難點在于如何才能將更大的問題與過往事件聯(lián)系起來。
物聯(lián)網可穿戴設備可以為這個問題提供解決方案，因為將會持續(xù)地監(jiān)測員工的各種健康指標，包括心率、運動、活動、疲勞、壓力等。它們還將提供一種溝通重要安全信息的方法，從而降低責任保險成本并提高整個員工隊伍的合規(guī)性。
數字標簽還可以幫助追蹤員工。標簽技術專門針對采礦等高風險行業(yè)，讓管理層能夠確切地知道誰在工作現場、他們在那里工作了多長時間，并確保在緊急情況下沒有人被遺忘或掉隊。
專業(yè)預測性維護傳感器
專業(yè)傳感器還可以深入洞察工廠狀況和任何正在顯現的問題。與工人安全相關的物聯(lián)網技術不僅監(jiān)督工人，還監(jiān)督他們的直接生態(tài)系統(tǒng)。建筑工地和礦山等戶外工作場所涉及各種可能危及工人的環(huán)境因素。熱呈像儀和物聯(lián)網傳感器可以檢測即將到來的惡劣天氣條件和極端溫度。這些信息可用于警示工人注意這些危險。運動跟蹤器就是專業(yè)預測性維護傳感器的一個極好示例。當員工靠近危險區(qū)域（例如，不穩(wěn)固或易打滑的地面）時，它們會發(fā)出警報。
人工智能對預測性維護的貢獻越來越大
與基于狀況的維護相關的另一個術語是預測性質量和維護（PQM）。PQM解決方案利用從物聯(lián)網和傳統(tǒng)老式系統(tǒng)收集的數據。它們專注于事先檢測并解決質量或維護問題，以免它們發(fā)展成導致停工的嚴重問題。
PQM解決方案利用算法并生成平均統(tǒng)計數據來預測何時需要質量校正或維護?；谌斯ぶ悄艿?nbsp;PQM解決方案整合多種技術，包括機器學習、深度學習和認知計算。
結語
要了解物聯(lián)網的真正價值，就必須從資產管理的整體角度出發(fā)。物聯(lián)網技術擁有眾多現場中心，這些中心與整理數據并執(zhí)行復雜分析的系統(tǒng)相連接，為實時了解工廠狀況提供了新的視角。高性能虛擬云網絡持續(xù)收集、聚合和建模數據，以預測故障。應急措施準備到位，以限制對系統(tǒng)可用性的影響。物聯(lián)網提高驅動成本和資產可靠性的關鍵是向最終用戶或聯(lián)網系統(tǒng)提供實時、可操作和智能的數據。工廠歡迎更新、更高效的維護可能性，通過不斷增加正常運行時間來保持競爭優(yōu)勢。
【作者：e絡盟技術團隊】
