工业物联网降低智能制造设备维护成本

随着制造机器的使用年限持续拉长，制造业者为了实现智能制造付出的成本与风险也跟着上升。工业物联网提供新的技术，可以量化停机时间，并监测、预测故障。

借助机器中的工业物联网传感器，可以透过先进的算法，快速显示出异常的趋势与问题。通过工业物联网的应用能够降低维护成本机器故障让制造业付出巨额成本，所幸现在的传感器与机器学习等新技术，可以做到提前预测，进而减少停机时间。

据数据分析，美国平均工业设备使用年限，从1970年代以后就持续拉长，现在通过应用工业物联网，目前工业设备平均的使用时间都已达到10年。但是不管怎么样，随着资产老化，故障与维修的机会还是会变得越来越多。

而目前许多制造业者仍采用到故障为止(Run-to-failure)的方式，这种被动式的维修，但这其实要付出昂贵的成本，除了维修故障的机器之外，这还会损害整个生产线。

而由于制造机器的年限持续拉长，制造业者复出的成本与风险也跟着上升。许多公司并未量化他们的停机成本，但据估计，就算是小型工厂，其每小时产生的成本也可能高达数万美元。

工业物联网提供新的技术，可以量化停机时间，并监测、预测故障。机器中的传感器，可以透过先进的算法，快速显示出异常的趋势与问题。一般人工方式需要拿着清单，并设定许多变数，并根据历史数据进行评估；机器有复杂的演法，可以考虑成千上万个变量，而且实时侦测出细微的改变，这是传统方法作不到的。

据全球调查指出，尽管81%制造商明白通过工业物联网让机器学习有助于机器维修，但只有17%真正采用了相关技术。许多中小型业者还在使用1980年代的系统，甚至使用人工的数据分析。

还没导入预测性分析的制造业者可能会问，究竟这么做的投资报酬率有多高？使用预测性分析，需要投资工业物联网传感器和SaaS解决方案等。制造业者应该了解相关分析工具的度，同时考虑停机所造成的冲击，然后做出综合评估。

一开始应该从概念验证开始，如果能够提前侦测出资产故障，这时候管理阶层就比较容易接受这样的提议。跨部门的合作，包括IT部门与营运部门的整合，也是非常重要。

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