VS預防性維護的預測性維護。
盡管兩年前疫情爆發時出現了最初的摩擦，但食品飲料行業仍面臨著供應鏈不穩定和消費需求不穩定的局面。它們還可以在這片崎嶇的土地上航行，省力省力。所以，對於任何商最不需要的就是處理設備故障和意外停機。
幸運的是，新的遠程監測預測維護可以盡快發現未來的問題，從而延長機器的健康和壽命。在許多方面，技術也與人工智能合作0機價免預繳iphone13。例如，人工智能將預測算法應用於預測維護方法，而物聯網是一種監控機器和設備的技術，比目前的預防和保健更有效。這也有成本效益。德勤的一項研究發現，到2025年，預測性維護將為企業節省6300億美元。
食品和飲料行業正在擴大預測性維護的例子，但最近一個有趣的例子來自我們的團隊與手動冷提取咖啡機的合作。啤酒廠發現釀造過程中使用的關鍵蒸汽鍋爐操作不一致。與鍋爐集成的其他相鄰設備因火災而零星故障。為了解決這一問題，避免更大的故障，他們安裝了壓力和溫度傳感器和下遊振動傳感器，作為物聯網計劃的一部分。局部壓縮機的壓力急劇下降急劇下降和振動峰值。
通過遠程監控提高安全性。
新型冠狀病毒肺炎是一種新型冠狀病毒肺炎，在制造環境中討論安全問題。雖然這無疑是現實世界的問題，但安全對工人和消費者來說非常重要。
此外，該公司從傳感器和其他物聯網技術中獲得的數據是無價的。例如，監測加工設施和儲存設施中的溫度波動對食品和飲料的安全至關重要。這些溫度會直接影響這些產品的質量。了解這一點以及持續勞動力短缺的影響，這就解釋了為什么這些公司正在尋求下一步來接受行業4.0提供的東西，比如提高效率和安全性。
然而，檢索這些數據是阻礙公司獲得物聯網部署總投資回報的兩個障礙之一。缺乏遠程監控的制造商不僅花費不必要的時間提取有價值的數據，而且無意中迫使更多的員工留在現場，這帶來了傳輸風險，暴露了即將到來的故障機器和其他潛在風險。
釋放商業物聯網的真正利益：更多的收入。
雖然防止停機和確保安全非常重要，但當你與食品和飲料行業的商業高管交談時，當你知道如何提高物聯網的收入和底線時，他們的眼睛真的開始明亮起來。數據顯示了促進物聯網收入增長的聖杯全球短信通訊收費。
如果檢索數據是阻礙公司實現物聯網部署所有投資回報的第一個障礙，那么第二個障礙就是理解這些數據。盡管許多公司在食品和飲料領域都依賴傳感器，但他們無法解釋傳感器扔給他們的成堆數據。一些公司依靠pLC通過數據轉儲和下載來接收數據，但獲取數據不僅毫無意義，而且用戶需要花時間從日常任務中篩選積累的數據。
這就是為什么食品制造商、啤酒廠和其他消費品公司正在充分利用物聯網，專注於提供簡單、可操作的智能數據，以提高生產率。越來越多的數字雙胞胎或虛擬表示將數據過載轉換為捕獲數據流作為實時數字對等行為。
為了預測潛在的生產力回報，這些數據流可以很容易地指出與基線過程行為的偏差。這些可操作的數據給食品和飲料制造商帶來了巨大的價值，他們希望為他們的物聯網數據提供不必要的噪音。
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