物聯網(IoT)不僅可用于遠程監控服務，似乎還能預測未來。如今，許多企業都開始求助于物聯網遠程監控工具，這些工具可以使用預測性維護來分析資產的運行方式。

這些新技術可以提高生產力、降低維護成本，并減少停機時間。預測性維護，加上機器學習和人工智能，可使投資回報率提高十倍。

機器學習模型能夠預測設備何時會發生故障，并通過調整參數來防止故障。如果設備出現故障，預測性維護可以檢測到這些故障，確定其原因，然后提出可能的修復方案。而這一切，都是由物聯網監控實現的。

本文將探討遠程物聯網監控是如何工作的，以及預測性維護如何使這一切成為可能。

什么是物聯網遠程監控?

物聯網遠程監控是利用特殊傳感器和設備，與機械和其他技術等傳統資產進行交互的過程。物聯網遠程監控通常與自動化相結合，以評估任何設備是否正常運行。在物聯網遠程監控之前，制造工廠和其他設施必須依靠員工手動檢查機器，以確保其持續運行。物聯網遠程監控可以幫助保持工作效率，即使在家辦公。

舉個例子，給汽車進行例行換油，結果卻發現還需要換別的東西?物聯網遠程監控允許團隊在發生故障前通過收集、處理和分析數據來避免這些沖擊。遠程監控技術使診斷和維護流程變得更加容易，因為其可以利用收集的所有數據。同時，這也意味著更低的成本和更好的生產力。

遠程監控利用物聯網技術和人工智能來收集機器和設備的性能數據。回想一下汽車的例子，假設汽車配備了可預測可能發生故障的設備。物聯網設備通過收集設備性能數據，然后通過網絡將數據發送給利用人工智能分析數據的服務。這些平臺可以對信息進行梳理，為技術人員提供實時的性能指標和見解。

由于數據是在場外傳輸到云端的，因此其可以在設備的整個生命周期內持續存在并存儲。有了這些數據，工作人員可以建立詳細的報告并檢查歷史性能數據。隨著時間的推移，可以可視化機器的生產力，還可以預測維護情況。不過，需記住，由于數據將存儲在云端，因此物聯網存在一定的風險。例如，黑客和不良行為者可能會濫用數據。

通過結合物聯網洞察力、收集的數據和機器學習，團隊能夠預測故障最有可能發生的時間。甚至還會建議應該采取哪些措施來防止出現故障和衰退。

預測性維護如何工作?

預測性維護是指使用物聯網遠程監控工具，持續分析資產的性能和狀況的過程。資產可以是幾乎任何東西，從機器到建筑物，本質上是任何通過物聯網技術連接到網絡的任何東西。

在制造業環境中，由于生產力的提高，預測性維護提供了高達10倍的投資回報。隨著生產力和利潤的提高，需要確保擁有一個安全的銀行賬戶，其具有在線賬戶監控等功能，并且沒有每月維護費用。

預測性維護提高了吞吐量，最小化了維護成本，并消除了流程故障。例如，假設是從事數據存儲服務。預見性維護可以監控空調機組的正常運行時間，并預測負荷時間可能性最高的時間。其還可以預測空調機組可能需要維修的時間，這樣就可以在設備故障前輕松更換，而不是關閉操作進行維護。

通過使用機器學習，從監控設備的物聯網傳感器收集數據，這意味著可以在故障發生之前預防故障。

但無論如何，資產或設備還是發生了故障，預測性維護也可以幫助預測發生故障的組件，以及可以采取的可能措施來防止類似事件再次發生。當然，如果沒有物聯網和遠程監控技術，這一切都不可能實現。

物聯網遠程監控如何影響世界?

遠程監控在制造業中尤其有價值，因為裝配線依賴于所有輔助機器的連續操作。例如，想象一下，在最近升級的上海特斯拉超級工廠，一臺用于連接車門和車輛的機器停止工作。發生這種情況時，所有下游生產都受到影響，而上游生產則成為瓶頸，直到問題得到解決。其結果是供應鏈受損。

如果沒有物聯網遠程監控，如果維護人員未能預測未來的問題，機器就會發生故障。然后，工廠經理必須診斷問題，召集技術人員嘗試解決問題。如果沒有可用的零件，機器可能在訂購并到達之前無法使用。在修復完成之前，工作將受到影響。然而，所有的這些都可以避免，因為遠程監控技術，可以幫助避免這種停機。

當然了，物聯網和預測性維護技術并不只適用于制造業。一些企業將其與區塊鏈技術結合使用，通過提高安全性和去中心化來支持物聯網部署。

區塊鏈是一個點對點網絡上所有交易的去中心化分類賬，最著名的是與加密貨幣一起使用。該技術將加密交易完全匿名化以保護隱私，并且資產可以保存在完全加密的安全加密錢包中。同樣的技術可用于物聯網設備，其固有的去中心化意味著第三方不能通過攻擊服務器來訪問數據，也可用于跟蹤和授權跨物聯網網絡的響應。

知名工具制造商Bosch去年開始了一項測試計劃，使用區塊鏈和物聯網技術來識別設備問題。Bosch希望能夠利用這項技術來增強機器學習，從而最大限度地減少未來的故障。

哪些策略可使遠程監控成功?

以下是用于實現物聯網遠程監控的3種主要策略：

1、在規劃階段包括數據科學家

數據科學家在任何物聯網遠程監控實施的早期階段都是關鍵，因為他們可以確保項目立足于現實。例如，數據科學家可以指導如何與數據工程團隊合作、了解收集的數據，以及如何整理、構建和標記數據;最后，如何創建有效的機器學習模型。

2、自動化數據工程過程

數據工程是從機器傳感器收集數據，然后將其轉移到存儲的過程，通常是在云平臺上。數據工程需要可靠、可復制和可擴展。如果設備的互聯網連接不可靠，可能需要重新考慮如何從設備收集數據。

3、利用結果

如果無法利用所收集的數據，將看不到巨大的投資回報。物聯網項目的一個重要部分是了解數據的用途。如果計劃將其用于維護，維護人員將如何利用存儲在云中的數據?是否需要額外的系統來處理數據并使其有用?誰負責監督所有這些數據?這些類型的問題都需要克服，才能獲得物聯網預測性維護的好處。