物联网数据：用预测性分析减少计划外停机时间

数据是物联网最大的挑战和机遇之一

数据是物联网最大的挑战和机遇之一，也开创了最引人注目的对物联网解决方案投资的商业案例。

ABI调研公司的一个报告指出：

在整个企ABI调研公司的一个报告指出业界，物联网发展的商业案例越来越依赖于大数据和分析。仅仅连通性就已经对产品和工序带来了有价值的改进，比如远程监控和服务，但是物联网真正给商业带来变革的阶段是它与分析工具和模型交叉的阶段。

世界最大的制造工业专用水泵，阀门，密封圈及零件的生产商之一的Flowserve通过一个演示，强调了物联网数据及分析在工业环境中的具有变革性的商业价值。物联网数据分析能够使许多利益和机遇得以实现。福斯公司的演示将展现最引人注目的用例之一——在重要资产中实施预测性维护以减少计划外的停机时间。

Flowserve的任务是减少重要资产的停机时间以及保持制造工厂持续正常运行。在制造业中，计划外的停机时间每年会带来数十亿美元的损失。但用来源于相关联的工业资产的数据，停机时间可以被最小化。通过将物联网分析与机器学习技术相结合，这些重要资产能够展现出一种关于一台特定的设备的综合的数据情况，这些数据情况能够使导致操作环境等故障的各种因素组合更加显而易见。有了这种可视性以及实时分析和机器学习技术，制造商就能够知道一个资产什么时候将会发生故障以及它将发生什么样的故障，进而采取预防措施来避免停机。

Arc咨询集团指出

将物联网及分析用于状态监测和预测性维护中能有助于保证重要资产的高正常运行时间——特别在那些82%的具有随机故障模式的资产中。”

对Flowserve而言，物联网数据提供了预测性的分析，这些分析使像水泵这样的重要资产保持持续正常运行，保证他们的客户计划外停机时间减少。

释放物联网的数据价值

显然，物联网数据是有价值的。随着Gartner预测在2020年之前将使500多亿台设备相连，物联网数据的数量将持续上升而且对物联网解决方案中分析功能的需求也将变得至关重要。但也有挑战。物联网数据跟传统的企业数据截然不同，所以典型的数据分析方法不足以用来分析来源于关联资产大量的物联网数据。

在最近一场名为 “通过ThingWorx分析，来运用你的物联网数据” 的在线会议中，ThingWorx公司战略和营销部副总裁Rob Patterson写道，

当前的分析工具并不是为物联网设计的，传统的分析方法也由于物联网数据的数据量，传播速度以及多样性而无法奏效。所有这些独特的数据都需要被评估，跟其他数据相连并转化为可操作的信息。

为了全面实现物联网数据的价值，拥有一套为物联网数据设计的具有分析功能的智能物联网解决方案就尤为重要。物联网数据以极其迅速的速度出现。更加迅速理解物联网数据及物联网生态系统内所发生的变化不仅能够有助于制造商避免停机时间和错过机会而且能够帮助他们鉴别出能够提高最终效益的运营方式。

物联网数据不仅为物联网的投资创造了一个强有力的商业案例，而且对释放任何物联网解决方案的潜在价值至关重要。因此利用物联网数据的潜力对制造商来说应该是第一要务。

来源：参数技术（上海）软件有限公司PTC