隨著物聯網、大數據和AI技術的興起，工廠設備迎來了全新的變革，越來越多的機器連接上網，實現了遠程數據監控和分析，這種場景給工作人員帶來了更輕松、高效的工作。不過，許多人對這種模式感到陌生，盲目的追隨趨勢可能不會得到想要的效果，那么企業如何結合物聯網、大數據，提升工廠的價值?

目前物聯網在工業領域最大的應用是預測性維護，要保證生產線長年24小時持續的運行，在過去是很難實現的，但今天通過預測性維護可以提前解決設備隱患，從而防止設備故障停機。

電動馬達是當今工業的主力，工廠里有著許多用于各種用途的電動機，如：起重、沖壓、搬運、除塵、干燥等設備都要用到電動機。電機的維護成為工廠的一件重要的事項，特別在一些惡劣環境場所，用戶更偏向于遠程維護。

電動機效率下降是最常見的，如果工廠里有幾百臺電動機效率都下降了，這對工廠生產影響是很大的，同時還有可能造成停機的風險。有些生產線一臺電動機故障可能導致整條生產線停機，這種停機時間是十分昂貴的。

為了減少意外的停機時間，工廠會雇用維護人員。但傳統的維護方法也很昂貴，因為他們沒有更好的辦法預測設備的未來情況，仍然無法避免停機。通常電機有以下幾種維護方法：

故障后維護：意思是等電機發生故障停機后再進行維護，這種情況通常都是電機已經損壞，需要重新更換一臺電機，因為要現場修理電機并不是一件簡單的事情，這種情況只能是先換下來，保證生產能繼續進行。

預防性維護：為了避免電機完全失效，工作人員會根據電機的平均運行時間來定期維護。通常出于安全考慮，維護偶然發生得太早，而部件仍然處于良好狀態可能被更換，這種方式并不能保證維護后不會發生新的問題。

狀態監測維護：通常電機在故障停機之前會有一些現象發生，例如開始出現噪音、振動、速度不均等。狀態監測維護的辦法是通過對每臺電動機進行監聽，類似醫生聽診器的方式，維護人員在現場診斷后確定是否需要維護?，F場檢測可能是一項危險的任務，維護人員要跑遍工廠的任何地方。

隨著物聯網技術的發展，這些傳統的維護方式將成為過去。工廠將為每臺電動機都配備一個或多個傳感器，這些傳感器與控制數據庫連接，以連續收集有關電機的數據。而在數據庫采用人工智能對每臺電機的行為進行學習，當電機偏離正常情況時立即生成警報。

這種基于傳感器的數據收集比任何人力檢測都要精確和徹底，因為電機的許多跡象很難用眼睛和耳朵能識別出來，但通過物聯網傳感器卻能發現設備的細小變化。

物聯網與人工智能相結合，不僅能看到問題出現，還能不斷掃描檢測可能存在的問題，這種方式我們叫做預測性維護。這種方式很好避免了故障的出現，同時讓維護人員知曉何時是最佳的維護時間，不會出現太慢或者太早的情況。同時，可以根據問題和警報的嚴重程度，甚至可以計劃電機的停機時間，以盡量減少對操作的干擾。

在工廠運營工作中，錯誤的決定或做出太慢、太早的決定，都會帶來大量的資源和金錢的浪費。物聯網幫助用戶收集過去從未捕獲過的數據，通過人工智能的分析，從中學習并能更快做出更好的決策。

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