由于行业4.0在全球制造企业中继续成熟，许多人认为新技术将取代旧方法以促进效率和生产的继续提高。虽然某些应用程序可能是这种情况，但也是如此，这些新技术也可以与现有实践互补。

与工业物联网应用的价值提供特别良好的这种方法是完全生产性维护（TPM）的方法。建于5S基础通过瘦方法推广，TPM是一种维护模型，有助于缓解停机时间并改善生产。使用此模型，作为制造调度的一部分，制造中包括维护的停机时间。对于预防性和定期维护的某些方面，运营商和技术人员最熟悉的人，对其责任的一部分，对其责任进行了责任。

TPM的八支柱

TPM的目标是提高生产力，效率和安全，同时构建一个包括基本维护的文化，该文化成为标准操作程序的标准工作程序。这包括8个活动支柱：

• 自主维护- 运营商监控自己工作站的状况。
• 过程和机器改进- 引导和运营商收集信息并优先考虑维护任务。
• 预防性的维护- 运营商执行基本的预防性维护任务。
• 早期管理新设备- 领导和运营商主动评估基于维护记录的新组件和报告。
• 流程质量管理- 质量改进思想从共享运营和维护责任中发出。
• 行政工作- 基于数据的结果与Leads和Operator共享。
• 教育和培训- 持续改进导致运营商的持续教育和领导。
• 安全- 改进的设备性能提供了更安全的操作环境。

对齐TPM与工业物联网

那么TPM如何与工业物联网的价值提议对齐？而不是用新技术成为一种方法论，而且很容易看到TPM等节目几乎为IIOT制作的。强大而全面的工业IOT平台将提供几件事：

• 首先，它将提供传感器，温度传感器，磨损传感器和其他可以安装在任何机器的设备形式的设备，而不管年龄如何。这将工厂内的所有设备带入完整数据收集的生态系统中。这包括最先进的边缘设备，以简化以太网，Wi-Fi和蜂窝技术工作的IOT连接。直接连接到设备PLC，这允许甚至更旧的传统设备进行数据捕获。

• 其次，IIOT平台将提供完全可视化的工厂。许多人听说过“隐藏工厂”，其中效率和更高的生产力等待被解锁。这是通过实时数据的可视化和需要它的经营者，技术人员，领导和管理者的数据来实现的。据估计，单独的可视化可以将效率提高多达20％。通过显示生产数据和设备条件的直观，动态和可自定义的仪表板捕获此可视化。这些相同的仪表板视图可通过使用平板电脑，手机和其他便携式设备来获得，并允许在需要的决策中进行决策。

商店地板可视化对于组织的多个层面，从技术人员到植物管理人员都很重要。

• 第三，IIOT平台应允许全面监测机器条件，并建议采取行动。这是通过数据分析收集完成的。由于收集了机器性能数据，它可用于分析历史趋势，了解实时性能，并发送要采取的行动的通知。

在MachinineMetrics，数据的目标是为您提供实时可视化和分析，与所有三个完全对齐。和数据是制作Machinimetrics如此擅长所做的事情。通过使用分析的推动价值，MachinineMetrics帮助客户提高他们的OEE和制造效率，并识别生产中的瓶颈。这通过在整个操作中使用分析来驱动值。

锻造前面

TPM与传统预防性维护不同。在传统的维护程序中，基于OEM建议使用时效的列表。这种维护方法不考虑在设备上放置积极或温和的菌株的生产材料，这意味着设备的故障比预期更快或远远超过预期。一个人增加了故障形式的成本，另一个增加了替换仍处于最佳工作顺序的零件的形式。MachineMetrics帮助客户提供先进的机器学习，深度分析和直观和定制的仪表板，允许运营商，技术人员和管理者在以前无法实时行动。

传统维护也没有预测。并且基于矩阵而不是基于分析，传统维护依赖于预设时间来执行维护。它没有能力提供IIOT技术，以便与转换或其他计划的停机一起安排维护，以减少整体停机时间。我们在MachinImetrics再次见到这次时间和时间。我们的软件为工业物联网带来了生产楼层的好处，使客户能够开发省时间和金钱的动态，数据驱动维护程序。

直观地，TPM的有效性是由工业物权物权的价值提供的。通过提供数据振动监测系统，温度传感器和磨损传感器，IITIOT允许准确和可操作的数据捕获，这些数据可以完全实现TPM可能。在这样做时，通过在精益原则上建立IIOT技术，可以实现“隐藏工厂”的潜力是解锁和数字精益。

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