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否则这些情况可能会隐藏起来并影响生产率。由于频繁的停机，零部件、材料或产品生产不足，可能会导致供应链中断。预测性维护是减少计划外停机时间和防止对供应链、工业配送造成不利影响的一种解决方案。基于物联网的预测性维护可以：•减少计划外停机时间•降低机器维修成本•加强工人安全•缩短维修机器的时间•更好地利用设备•提高设备的投资回报率物联网设备的数据还可以与劳动力解决方案集成，以制定工人的时间表，减少他们在危险条件下的暴露。物联网作为一种被动安全解决方案，可以帮助提高工人的信心和士气。何时不使用物联网预测设备故障是一种**能力，可以帮助减少停机时间并避免其后果。然而，这可能不是所有资产都需要的。例如，可能希望为需要实时监视的关键资产投资传感器，并定期对非关键资产进行维护。预测性维护可以与预防性维护相结合，以分配备件或基于关键资产计划优先修复。某些资产或维护方面将需要人工交互和控制。过度依赖传感器数据和工具的分析见解是有风险的。更好的方法是为企业中的每个资产确定比较好的维护策略。物联网设备可能为网络攻击打开大门。适当的加密、认证和访问控制可以防止物联网安全威胁。如果没有足够的物联网安全措施。
在当今这个高度数字化、自动化的时代，物联网（InternetofThings,IoT）技术正以前所未有的速度改变着各行各业的生产运营方式，尤其是在确保生产正常运行时间（Uptime）和提高生产效率方面，物联网展现出了其不可替代的关键作用。我们在各个领域都面临着供应链问题。供应问题背后的一个关键原因是生产停机。据估计，由于停机时间，工厂可能会损失多达20%的生产率。预测性维护的概念可以追溯到90年代。传感器的不可用性和计算资源的缺乏使得当时的实施变得困难。物联网、机器学习、云计算和大数据分析的引入使预测性维护成为主流。特别是，物联网对预测性维护至关重要。它能够将机器的物理动作转化为数字信号，如振动、温度和电导率，以便处理和分析。正如研究数据显示，计划外停工的财务影响是非常严重的。报告发现，由于计划外的停机时间，大型工厂每年损失323个生产小时。收入损失、重新启动生产线、财务罚款和员工闲置时间的平均成本达到每小时。使用工具、材料、清单和剪贴板进行设备维护的传统方式效率低下。在物联网时代，您可以在问题发生时专注于解决问题，而不是寻找症状。基于物联网的预测性维护提供了了解设备和环境条件所需的数据。麒智设备管理系统通过智能预测性维护功能，帮助用户预测设备故障和优化维护计划。
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