工業物聯網降低智能制造設備維護成本

隨著制造機器的使用年限持續拉長，制造業者為了實現智能制造付出的成本與風險也跟著上升。工業物聯網提供新的技術，可以量化停機時間，并監測、預測故障。

借助機器中的工業物聯網傳感器，可以透過先進的算法，快速顯示出異常的趨勢與問題。通過工業物聯網的應用能夠降低維護成本機器故障讓制造業付出巨額成本，所幸現在的傳感器與機器學習等新技術，可以做到提前預測，進而減少停機時間。

據數據分析，美國平均工業設備使用年限，從1970年代以后就持續拉長，現在通過應用工業物聯網，目前工業設備平均的使用時間都已達到10年。但是不管怎么樣，隨著資產老化，故障與維修的機會還是會變得越來越多。

而目前許多制造業者仍采用到故障為止(Run-to-failure)的方式，這種被動式的維修，但這其實要付出昂貴的成本，除了維修故障的機器之外，這還會損害整個生產線。

而由于制造機器的年限持續拉長，制造業者復出的成本與風險也跟著上升。許多公司并未量化他們的停機成本，但據估計，就算是小型工廠，其每小時產生的成本也可能高達數萬美元。

工業物聯網提供新的技術，可以量化停機時間，并監測、預測故障。機器中的傳感器，可以透過先進的算法，快速顯示出異常的趨勢與問題。一般人工方式需要拿著清單，并設定許多變數，并根據歷史數據進行評估；機器有復雜的演法，可以考慮成千上萬個變量，而且實時偵測出細微的改變，這是傳統方法作不到的。

據全球調查指出，盡管81%制造商明白通過工業物聯網讓機器學習有助于機器維修，但只有17%真正采用了相關技術。許多中小型業者還在使用1980年代的系統，甚至使用人工的數據分析。

還沒導入預測性分析的制造業者可能會問，究竟這么做的投資報酬率有多高？使用預測性分析，需要投資工業物聯網傳感器和SaaS解決方案等。制造業者應該了解相關分析工具的度，同時考慮停機所造成的沖擊，然后做出綜合評估。

一開始應該從概念驗證開始，如果能夠提前偵測出資產故障，這時候管理階層就比較容易接受這樣的提議。跨部門的合作，包括IT部門與營運部門的整合，也是非常重要。

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