一般来说，产品的质量在很大程度上取决于机器的正常运行和是否达到了预期的标准。在大量生产之后，我们都不希望发现产品有质量问题——使用物联网技术之后，使用正确的数据就能发现导致质量下降的问题。这些问题在出现质量问题之前，都可以立即进行调查并加以解决。
实时数据和远程监控
如今，有大量不同的状态监控技术可用于实时跟踪资产健康状况。这意味着你可以非常清楚地看到机器何时处于峰值状态。通过你对机器有一个很好的了解，你不仅可以保证每周七天都能在最高水平上工作，而且还可以节省资金并生产出更好的产品。
实时远程监控设备会给你带来以下好处：
减少技术人员必须进行的目视检查次数，让他们有更多时间专注于手头的维修工作。
你可以更早获得潜在的机器故障信息，这意味着你可以在机器发生故障并开始生产有缺陷产品之前进行预防性维护工作。
虽然在制造业中并不常见，但有些机器在不安全的环境中运行——在这种情况下，能够远程监控设备意味着你的技术人员将面临更小的风险，因为他们将与设备进行较少的物理接触。
今天使用物联网可以实现的另一个令人兴奋的事情是远程资产修复。目前，这主要取决于专业/经验丰富的技术人员，远程指导位于偏远地区的其他人员进行某些维修。在未来，我们可以看到这种方式的发展，维护人员可以实际控制机器人或机械臂，并真正进行远程资产修复。
预测分析
如果你不能真正利用实时数据做出明智决定，那么拥有这些数据并没有多大意义。
所以，如果你想预测潜在的机器故障，则必须通过预测算法运行所有这些数据。通过使用预测分析，由于物联网设备能够捕获大量数据，有可能分析任何可以想象的东西，并将研究结果应用于特定目标，在这种情况下，这将预测资产故障并提高整体设备效率。
随着物联网技术的普及，机对机通信和机对软件通信已经成为一种普遍现象。现在，你可以创建一个自动化系统，其中CMMS会根据你在生产线上改装的传感器信息自动生成工作订单。因此，例如，当油箱中的油量过低时，CMMS可以创建加油任务，或者当传感器发现变速箱上的振动增加时，创建预测性维护任务。
将来自远程传感器的实时数据和预测分析相结合，就构成了预测维护的基础。
但是预测性维护并不是维护行业的最高标准。随着物联网设备使用的增加以及机器学习和人工智能的进一步发展，我们将看到越来越多的企业转向规范性维护。规定性维护是一种维护形式，在这种维护形式中，预测分析将识别不同的故障模式，并为你提供一组操作的建议，以防止预测的故障发生。
你准备好了吗？
为了充分利用实时数据和预测分析的能力，你的设施需要能够满足多种要求——状态监控传感器、开发的预测模型、无线网络和维护软件，这些软件可以与已安装的传感器进行通信，这是最重要的。
虽然预测性维护实施可能会有很高的前期成本，但生产设施对此特别感兴趣，因为它已被证明可将资产正常运行时间延长约10%，并减少意外设备故障的次数。
这意味着生产可以运行更长时间，中断更少，设备问题直接导致的缺陷也更少。越来越多的生产设施准备采取预测性维护。
企业内的数据量正快速增加，如果能够正确地存取和分析，可以为产品质量控制产生正面影响，流程的分析要针对各个环节进行优化，进行有效的分析必须要能够广泛地、实时地搜集各种数据，还要能够集结、整合各个不同环节的复杂信息。
文章来源：《物联网技术如何提高产品质量呢？》，智家网
