IIoT预测性维护可为工厂增加最多20%的机器运转时间

目前全球工业制造部门有过半数的业者都已引进物联网技术，而在即将来临的2020年，工业物联网的采用率势必将持续攀升。业者将可藉著工业物联网解决许多现有的问题，如预测性维护可为工厂增加最多20%的机器运转时间，让工厂在生产力提升之余，还能省下更多成本。

根据报导，对业者而言，预测性维护（PdM）是工业物联网一项宝贵的优势。许多工厂中的设备都已服役了几十年，早已没有库存的零件可供替换，因此一旦有零件坏掉，就需重新制作，而这段期间整台机器的运行也会被迫停摆。在部署工业物联网后，业者就能在零件出状况前，透过远程无线传感器掌握情报，并早一步开始生产替换零件。

Deloitte研究显示，预测性维护可为工厂增加最多20%的机器运转时间。随著感测网络收集的资料不断累积，系统的预测准确度也能进一步提升。

许多没有预测性维护能力的业者，必须依赖老员工长年的工作经验，才能在设备发生故障前收到预警。随著这些经验老到的员工年届退休，工厂的预测能力也将出现断层。这时如果引进无线感测资料，新手员工就能在前辈传授的经验外，多了一个协助判断的管道，工厂在新旧换血的过渡期，也能避免更多不预期的停机。

三轴震动传感器不仅有利于监控移动设备，也能让业者更清楚每件设备的利用率，并配合工厂班表将设备利用率最大化，省下工厂购置新设备的支出。

透过工业物联网感测系统，食品业者与药厂将更容易追踪货物，掌握运送情况。业者也能利用追踪技术，维护厂中较昂贵的设备。

未来5G网络与边缘运算的普及，将进一步提升工业物联网的能力，更多更新的连网装置，将可提供更准确的追踪感测结果。

感测资料能够推动预测性维护与自动化流程，协助业者解决许多现有的问题。随著越来越多业者加入部署工业物联网，将有更多新的使用案例会因应工厂管理的需求而诞生。