随着物联网、大数据和AI技术的兴起
，工厂设备迎来了全新的厘革
，越来越多的机械连接上网
，实现了远程数据监控和剖析
，这种场景给事情人员带来了更轻松、高效的事情。不过
，许多人对这种模式感应陌生
，盲目的追随趋势可能不会获得想要的效果
，那么企业如何结合物联网、大数据
，提升工厂的价值？

    目前物联网在工业领域最大的应用是预测性维护
，要包管生产线长年24小时连续的运行
，在已往是很难实现的
，但今天通过预测性维护可以提前解决设备隐患
，从而避免设备故障；。

    电动马达是当今工业的主力
，工厂里有着许多用于种种用途的电动机
，如：起重、冲压、搬运、除尘、干燥等设备都要用到电动机。电机的维护成为工厂的一件重要的事项
，特别在一些卑劣情况场合
，用户更偏向于远程维护。

    电动机效率下降是最常见的
，如果工厂里有几百台电动机效率都下降了
，这对工厂生产影响是很大的
，同时另有可能造成；奈：。有些生产线一台电动机故障可能导致整条生产线；
，这种；奔涫鞘痔诠蟮。

    为了减少意外的；奔
，工厂会招聘维护人员。但古板的维护要领也很腾贵
，因为他们没有更好的步伐预测设备的未来情况
，仍然无法制止；。通常电机有以下几种维护要领：

    故障后维护：意思是等电机爆发故障；笤俳形
，这种情况通常都是电机已经损坏
，需要重新更换一台电机
，因为要现场修理电机并不是一件简单的事情
，这种情况只能是先换下来
，包管生产能继续进行。

    预防性维护：为了制止电机完全失效
，事情人员会凭据电机的平均运行时间来按期维护。通常出于宁静考虑
，维护偶然爆发得太早
，而部件仍然处于良好状态可能被更换
，这种方法并不可包管维护后不会爆发新的问题。

    状态监测维护：通常电机在故障；盎嵊幸恍┫窒蟊
，例如开始泛起噪音、振动、速度不均等。状态监测维护的步伐是通过对每台电动机进行监听
，类似医生听诊器的方法
，维护人员在现场诊断后确定是否需要维护。现场检测可能是一项危险的任务
，维护人员要跑遍工厂的任何地方。

    随着物联网技术的生长
，这些古板的维护方法将成为已往。工厂将为每台电动机都配备一个或多个传感器
，这些传感器与控制数据库连接
，以连续收集有关电机的数据。而在数据库接纳人工智能对每台电机的行为进行学习
，当电机偏离正常情况时立即生成警报。
这种基于传感器的数据收集比任何人力检测都要精确和彻底
，因为电机的许多迹象很难用眼睛和耳朵能识别出来
，但通过物联网传感器却能发明设备的细小变革。

    物联网与人工智能相结合
，不但能看到问题泛起
，还能不绝扫描检测可能保存的问题
，这种方法我们叫做预测性维护。这种方法很好制止了故障的泛起
，同时让维护人员知晓何时是最佳的维护时间
，不会泛起太慢或者太早的情况。同时
，可以凭据问题和警报的严重水平
，甚至可以计划电机的；奔
，以尽量减少对操作的滋扰。

    在工厂运营事情中
，过失的决定或做出太慢、太早的决定
，都会带来大宗的资源和金钱的浪费。物联网资助用户收集已往从未捕获过的数据
，通过人工智能的剖析
，从中学习并能更快做出更好的决策。