随着物联网、大数据和AI技术的兴起，工厂设备迎来了全新的厘革，越来越多的机械连接上网，实现了远程数据监控和剖析，这种场景给事情人员带来了更轻松、高效的事情。不过，许多人对这种模式感应陌生，盲目的追随趋势可能不会获得想要的效果，那么企业如何结合物联网、大数据，提升工厂的价值？

    目前物联网在工业领域最大的应用是预测性维护，要包管生产线长年24小时连续的运行，在已往是很难实现的，但今天通过预测性维护可以提前解决设备隐患，从而避免设备故障；。

    电动马达是当今工业的主力，工厂里有着许多用于种种用途的电动机，如：起重、冲压、搬运、除尘、干燥等设备都要用到电动机。电机的维护成为工厂的一件重要的事项，特别在一些卑劣情况场合，用户更偏向于远程维护。

    电动机效率下降是最常见的，如果工厂里有几百台电动机效率都下降了，这对工厂生产影响是很大的，同时另有可能造成；奈：。有些生产线一台电动机故障可能导致整条生产线；，这种；奔涫鞘痔诠蟮。

    为了减少意外的；奔，工厂会招聘维护人员。但古板的维护要领也很腾贵，因为他们没有更好的步伐预测设备的未来情况，仍然无法制止；。通常电机有以下几种维护要领：

    故障后维护：意思是等电机爆发故障；笤俳形，这种情况通常都是电机已经损坏，需要重新更换一台电机，因为要现场修理电机并不是一件简单的事情，这种情况只能是先换下来，包管生产能继续进行。

    预防性维护：为了制止电机完全失效，事情人员会凭据电机的平均运行时间来按期维护。通常出于宁静考虑，维护偶然爆发得太早，而部件仍然处于良好状态可能被更换，这种方法并不可包管维护后不会爆发新的问题。

    状态监测维护：通常电机在故障；盎嵊幸恍┫窒蟊，例如开始泛起噪音、振动、速度不均等。状态监测维护的步伐是通过对每台电动机进行监听，类似医生听诊器的方法，维护人员在现场诊断后确定是否需要维护。现场检测可能是一项危险的任务，维护人员要跑遍工厂的任何地方。

    随着物联网技术的生长，这些古板的维护方法将成为已往。工厂将为每台电动机都配备一个或多个传感器，这些传感器与控制数据库连接，以连续收集有关电机的数据。而在数据库接纳人工智能对每台电机的行为进行学习，当电机偏离正常情况时立即生成警报。
这种基于传感器的数据收集比任何人力检测都要精确和彻底，因为电机的许多迹象很难用眼睛和耳朵能识别出来，但通过物联网传感器却能发明设备的细小变革。

    物联网与人工智能相结合，不但能看到问题泛起，还能不绝扫描检测可能保存的问题，这种方法我们叫做预测性维护。这种方法很好制止了故障的泛起，同时让维护人员知晓何时是最佳的维护时间，不会泛起太慢或者太早的情况。同时，可以凭据问题和警报的严重水平，甚至可以计划电机的；奔，以尽量减少对操作的滋扰。

    在工厂运营事情中，过失的决定或做出太慢、太早的决定，都会带来大宗的资源和金钱的浪费。物联网资助用户收集已往从未捕获过的数据，通过人工智能的剖析，从中学习并能更快做出更好的决策。