利用物聯(lián)網(wǎng)提高工廠安全保障

改進(jìn)維護(hù)等同于提高工廠生產(chǎn)力。如果工廠經(jīng)理履行其優(yōu)化現(xiàn)場安全的法律和道德義務(wù)，則可以進(jìn)一步提高生產(chǎn)率。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，可以實現(xiàn)工廠安全保障。可以監(jiān)控多種KPI，例如員工缺勤、車輛事故、財產(chǎn)損壞、未遂事故、受傷或正常日常運(yùn)營期間發(fā)生的任何損失或損壞。

通常，如果僅靠人工報告，其中許多指標(biāo)可能會成為“漏網(wǎng)之魚”，因為它們要么未被報告，要么報告不足。物聯(lián)網(wǎng)通過確保對這些關(guān)鍵領(lǐng)域的實時洞察，實現(xiàn)更好的整體安全性。出現(xiàn)的任何問題都能立即得到解決，確保遵守健康和安全法規(guī)并解決環(huán)境問題。

工傷就是一個很好的例子，因為經(jīng)常不會報告輕傷。有時，它們會逐漸發(fā)展成更大的問題，但難點在于如何才能將更大的問題與過往事件聯(lián)系起來。

物聯(lián)網(wǎng)可穿戴設(shè)備可以為這個問題提供解決方案，因為將會持續(xù)地監(jiān)測員工的各種健康指標(biāo)，包括心率、運(yùn)動、活動、疲勞、壓力等。它們還將提供一種溝通重要安全信息的方法，從而降低責(zé)任保險成本并提高整個員工隊伍的合規(guī)性。

數(shù)字標(biāo)簽還可以幫助追蹤員工。標(biāo)簽技術(shù)專門針對采礦等高風(fēng)險行業(yè)，讓管理層能夠確切地知道誰在工作現(xiàn)場、他們在那里工作了多長時間，并確保在緊急情況下沒有人被遺忘或掉隊。

專業(yè)預(yù)測性維護(hù)傳感器

專業(yè)傳感器還可以深入洞察工廠狀況和任何正在顯現(xiàn)的問題。與工人安全相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅監(jiān)督工人，還監(jiān)督他們的直接生態(tài)系統(tǒng)。建筑工地和礦山等戶外工作場所涉及各種可能危及工人的環(huán)境因素。熱呈像儀和物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以檢測即將到來的惡劣天氣條件和極端溫度。這些信息可用于警示工人注意這些危險。運(yùn)動跟蹤器就是專業(yè)預(yù)測性維護(hù)傳感器的一個極好示例。當(dāng)員工靠近危險區(qū)域（例如，不穩(wěn)固或易打滑的地面）時，它們會發(fā)出警報。

人工智能對預(yù)測性維護(hù)的貢獻(xiàn)越來越大

與基于狀況的維護(hù)相關(guān)的另一個術(shù)語是預(yù)測性質(zhì)量和維護(hù)（PQM）。PQM解決方案利用從物聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)老式系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)。它們專注于事先檢測并解決質(zhì)量或維護(hù)問題，以免它們發(fā)展成導(dǎo)致停工的嚴(yán)重問題。

PQM解決方案利用算法并生成平均統(tǒng)計數(shù)據(jù)來預(yù)測何時需要質(zhì)量校正或維護(hù)。基于人工智能的 PQM解決方案整合多種技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和認(rèn)知計算。

結(jié)語

要了解物聯(lián)網(wǎng)的真正價值，就必須從資產(chǎn)管理的整體角度出發(fā)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)擁有眾多現(xiàn)場中心，這些中心與整理數(shù)據(jù)并執(zhí)行復(fù)雜分析的系統(tǒng)相連接，為實時了解工廠狀況提供了新的視角。高性能虛擬云網(wǎng)絡(luò)持續(xù)收集、聚合和建模數(shù)據(jù)，以預(yù)測故障。應(yīng)急措施準(zhǔn)備到位，以限制對系統(tǒng)可用性的影響。物聯(lián)網(wǎng)提高驅(qū)動成本和資產(chǎn)可靠性的關(guān)鍵是向最終用戶或聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供實時、可操作和智能的數(shù)據(jù)。工廠歡迎更新、更高效的維護(hù)可能性，通過不斷增加正常運(yùn)行時間來保持競爭優(yōu)勢。

【作者：e絡(luò)盟技術(shù)團(tuán)隊】

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