予知保全のためのIoT
というか、インダストリアル モノのインターネットは、予知保全（故障してダウンタイムが発生する前に機械を保守する）に役立ちます。
予知保全が難しい問題であることは周知の事実です。マシンが故障する直前にマシンを保守できるという考えは、いくつかの理由から理想的なケースです。
- スペアの在庫を保持する必要はありません
- 機器の過剰なメンテナンスを回避します（高価）
- 障害を回避し、マシンがどのような状態にあるかを正確に把握します。
通常、メーカーは平均故障間隔（MTBF）または平均故障間隔（MTTF）を指定します。それらは似ているように聞こえますが、MTTFは一般に修復不可能なシステムを測定するために使用されるという違いがあります。メンテナンスは、平均故障間隔よりも短い時間に定期的に行われます。統計的には、これにより、MTBF期間を常に維持および「リセット」しているため、障害が「発生しない」ことが保証されます。残念ながら、実際にはそのようには機能しません。
予知保全は、熟練したオペレーターが日常的に使用しているマシンについて何か違うことを聞くのと同じくらい簡単ですが、産業用IoTのコンテキストでそれについて話すとき。状況に応じて、振動、温度、圧力、電流などの多くの変数をその場で常時監視することについて話し合っています。これらは状態インジケーターと呼ばれます。その場での監視は、通常、インターネットに接続された小型の低コストのセンシングおよび処理デバイスであり、データをクラウドにストリーミングします。
IIoTの利点は、手動検査を必要とせずに、これらの複雑なパラメーターを安価かつ簡単に監視できることです。
だから私たちは物事を簡単に監視することができますが、それは本当にどういう意味ですか？高度な予測（使用状況と状態のインジケーターに基づいて、マシンが故障する前に故障する時期を把握する）を使用すると、単純なMTBF/MTTFベースのメンテナンスから離れることができます。つまり、コストを節約できる可能性がありますが（メーカーは保守的で過剰なメンテナンスに傾倒します）、維持する必要があるものとその理由に関するより質の高い情報を得ることが重要です。
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