工業物聯網的賦能與革命為設備管理帶來了前所未有的機遇和挑戰。

在傳統的工業生產模式中，設備管理高度依賴人工、成本高、效率低下，且難以實現實時監控和預測性維護。然而，借助工業物聯網技術，我們可以將各種工業設備、傳感器和控制系統有效連接起來，實現設備之間的互聯互通和信息的實時傳輸與處理，從而推動設備管理向數字化、智能化方向發展。

面對這一趨勢，近日，才匠智能工業物聯網解決方案專家徐兵在直播訪談中向大家分享了工業物聯網賦能設備管理的詳細內容。

數據收集最安全的方式——物聯網收集

徐兵分享到，在企業生產的過程中，設備是生命線。

不過，每個企業的信息化建設程度是不同的。就像有些企業在現場只用紙質工單和excel表格管理，但這種方式卻會導致交互信息不及時甚至信息丟失。當設備管理的知識庫和記錄沒建立好時，企業的維修成本也無法被很好地統計。

與之相反的是，一些企業信息化程度比較高，設備管理這塊工作已經做的比較系統和規范了。通過物聯網數據采集，企業可以獲取到設備的關鍵指標參數，從而減輕員工的工作量，提高準確率。

在數據收集的階段，最安全的方式是進行通過物聯網的形式。

盡管有些企業提出了語音錄入的需求，但語音錄入的功能并不成熟，在這個過程中會導致數據出現差異。然而，當企業進行物聯網收集時卻可以通過這些數據做出一些預測性模型，從而幫助企業預測設備在什么時候該巡檢了、什么時候該保養，或者設備什么時候可能要發生故障了，讓企業提前介入，從而大大降低企業的保養成本。

應用案例：設備管理數字化+工業物聯網

在分享設備管理數字化和工業物聯網的成功應用案例時，徐兵提到了線纜行業。線纜行業的制造企業設備非常多，分布也很離散，每臺機器光點巡檢工作量就很大。另外，他們的線纜規格復雜、對線徑（線纜的直徑）有一定的要求，管理起來難度比較高。

針對企業的現狀，我們給加工過程設備連接了預警系統，比如標準線徑為5毫米或10毫米，我們會設置一個0.5毫米或者1毫米上下限，一旦線徑的偏差超出上下限，設備就會自動提醒，大大提高了產品的質量和性能。

除此之外，才匠智能還給企業的設備貼上了二維碼或NFC標簽。比如在環境較好的車間里貼上二維碼，人們可以通過掃碼獲得信息；而在環境較惡劣的車間中貼上NFC標簽。

如今有越來越多的制造企業會收集大量數據，但通過大量人員進行統計并不能提高整體效率，因而用二維碼和NFC不僅可以提高效率，還能有效地保存信息。

當提到設備管理的看板案例時，徐兵分享到，才匠智能會根據設備部、生產部、質量部等不同部門制作相應的看板。像設備的能耗、運行狀態、稼動率、在線率、用電量、車間環境等數據指標，都可以根據企業的實際需求定制化呈現，實現工廠管理的可視化和透明化。

數據獲取與存儲

在采購設備前，全面考慮和規劃是非常重要，可以有效地避免許多潛在的問題。做物聯網采集工作經常會同廠家進行交互，在這個過程中也時常會遇到向廠商索要數據資料和程序的情況，但有些企業的數據卻沒辦法提供。因為這些企業有可能被收購或者轉行做其他業務，也有企業的數據被卡了脖子。面對這些問題，我們需要在安全的情況下盡可能獲取信息。

為了盡可能避免在設備采購規劃階段踩坑，企業可以在采購設備時先和廠商溝通，讓他們提供企業需要的程序資料。當面對廠商拒絕提供資料時，企業可以退而求其次，向廠商索要需要的數據地址，并讓其將端口開放以獲取數據。

不過，每時每刻提取數據是一種非常龐大的工作量，因此這對企業的數據存儲有一定的要求：第一是讀寫分離；第二要用持續性的數據庫；第三要做好安全機制。只有將數據實時保存并應用才能體現其價值。

最后，徐兵分享了判斷自身是否適合進入工業物聯平臺的方法。第一是成本和投資回報率的問題，第二個是技術能力。成本方面來說，分為設備維護和人工成本兩大重點。對于一些不能停產的企業比如大型化工，可能停一天幾個億就沒了，那么通過物聯網的數據采集來提前預測設備故障是非常必要的。另外就對設備可靠性和安全性要求高的企業來說，“設備可靠了、產量和產品質量才能可靠”，做物聯網投資回報率是很高的。

對于設備分布比較離散的，并且不僅要做點巡檢，還要抄一些儀表數據的企業來說，物聯網可以幫他們省去人員抄表統計的工作，減少人工成本。

此外，在技術能力方面，上工業物聯平臺需要企業有一定的基礎數據能力和者數字化人才儲備。

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