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預測性維護物聯網解決方案
預測性維護物聯網解決方案
預測性維護通常用于工業物聯網(IIoT)應用，是一種主動維護策略，旨在延長設備壽命，同時避免系統故障。通過物聯網傳感器、數據收集和分析以及機器學習的結合，可以遠程和實時有效地監控資產。
基于狀態的維護與預測性維護與規定性維護
與僅在識別出異常時采取行動的基于狀態的維護不同，預測性維護通過利用算法來預測最佳維護時間，同時確定發生故障時的解決方案，從而使資產監控更進一步。更復雜的維護策略是規范性維護。該系統利用人工智能來更早地檢測異常，同時解釋數據以做出明智的決策，從而延長工業設備的使用壽命。
三種常見的預測性維護方法
與物聯網傳感器結合使用的是一個計算機化的維護管理系統(CMMS)。CMMS存儲設備數據分析并促進維護程序。無論是農業、制造業還是建筑業，IIoT應用在確保長期性能所需的傳感器數據方面各不相同。以下是三種常見的預測性維護方法：
振動分析
熱成像分析/紅外分析
聲學分析（聲波和超聲波）
預測性維護物聯網傳感器解決方案
根據Market Research Future的預測性維護市場研究報告，到2025年，全球預測性維護市場預計將增長到23B。Symmetry Electronics提供廣泛的物聯網傳感器和應用工程師組合，可以幫助確定各種預測性維護用例的最佳解決方案。采取預防性維護措施可以延長設備的使用壽命，同時降低維修和勞動力成本。