物聯網技術正在連接工業現場的所有設備，相關人員可以遠程訪問工廠甚至了解了機器的健康狀況，虛擬世界與現實世界的邊界越來越模糊，工業數字化時代已經到來，企業將獲取來自于設備層的豐富數據，并用于創造更大的價值收益。

數字化的巨大價值逐漸被工業企業認識到，越來越多的企業開始投入資金去升級系統，從被動式的設備維護到主動式的預測性維護轉變。在過去，不合理的機器使用讓工廠承受很大的損失，而預測性維護將發揮重要作用，可以幫助企業更好地診斷設備問題，提升生產的效率和降低成本支出。

在未來，不管你是食品加工還是電子生產或者是汽車制造商，都離不開大數據，數據將是新時代的黃金。廠商在生產過程利用數據提高效率，提升生產的可靠性，或降低整體成本。

預測性維護減少停機風險

熟悉工業物聯網的工廠管理者都知道，目前數字化制造最大的賣點之一是預見未來的情況，通過數據分析可以獲得對設備性能和過程有效性的洞察力，從而讓設備管理者知道如何優化生產，最終為公司創造更大的利益。

預測性維護的實現改變了傳統工業設備管理的方式，設備使用壽命分析可以預估設備維護的時間點，可以根據設備狀況做出關于何時維護系統的明智決策，而不是等設備故障時再進行響應或進行維護。

停機維護可能會讓工廠浪費更多的生產資源，預測性維護可以最大限度減少計劃外停機的時間，從而增長整體機器運行時間和提升產量，而不需要產生新的資本支出。不過，要進行準確的預測維護，必需從大量數據中進行分析，實現這一目標是具有挑戰性的。

工業維護中使用機器學習

大數據處理分析過程中少了不人工智能，利用機器學習算法進行處理，是解決大量數據分析的重要方法。工廠可以對算法進行培訓，讓機器自動識別生產數據中的異常表現，不僅是標出有問題的數據，還要分析出根本原因。

在一臺工業設備的內部，可以有數十個傳感器或其他健康檢測數據，將這些數據整理成一定格式的信息，再與維護記錄和機器運行歷史記錄一起評估，最終確定有哪些問題可能會出現。

目前有不少的企業提供物聯網分析平臺，例如通用電氣的Predix平臺和資產績效管理（APM）套件。它支持通過物聯網的方式和機器連接，并利用平臺的機器學習算法、APM標準測量和高級分析等相結合的方式進行數據分析，維護人員可以及時發現機器可能發生的問題。

無可置疑的是，這是一個寶貴的資源，可為工廠經理和維護工程師提供全面的運營改進。

機器學習將提高生產效率

未來制造業中，所有機器都可能是通過物聯網連接的，那么，工程師需要處理和分析的數據將是大量的。所以需要借助物聯網平臺的機器學習算法，通過監控分析機器的振動變化，預測可能出現的問題。

此外，算法可以根據歷史數據對這種情況進行評估，分析這種情況發生的頻率，結合性能指標來確認是哪種問題，并在機器需要維護時向工程師發送警報。這使機器只有在其狀態指示應該進行維護時才需要進行維護，也就是基于狀態的預測性維護。

實際上，機器學習使得數據分析成為一個更加自動化的過程。在某些工業應用中，算法分析允許機器自動設置或重新配置機器，從而糾正不良的生產。隨著機器算法的學習的積累，這種分析預測將成為一種提高效率的越來越可行的方法。