随着物联网、大数据和AI技术的兴起，工厂设备迎来了全新的变革，越来越多的机器连接上网，实现了远程数据监控和分析，这种场景给工作人员带来了更轻松、高效的工作。不过，许多人对这种模式感到陌生，盲目的追随趋势可能不会得到想要的效果，那么企业如何结合物联网、大数据，提升工厂的价值?
目前物联网在工业领域最大的应用是预测性维护，要保证生产线长年24小时持续的运行，在过去是很难实现的，但今天通过预测性维护可以提前解决设备隐患，从而防止设备故障停机。
电动马达是当今工业的主力，工厂里有着许多用于各种用途的电动机，如：起重、冲压、搬运、除尘、干燥等设备都要用到电动机。电机的维护成为工厂的一件重要的事项，特别在一些恶劣环境场所，用户更偏向于远程维护。
电动机效率下降是最常见的，如果工厂里有几百台电动机效率都下降了，这对工厂生产影响是很大的，同时还有可能造成停机的风险。有些生产线一台电动机故障可能导致整条生产线停机，这种停机时间是十分昂贵的。
为了减少意外的停机时间，工厂会雇用维护人员。但传统的维护方法也很昂贵，因为他们没有更好的办法预测设备的未来情况，仍然无法避免停机。通常电机有以下几种维护方法：
故障后维护：意思是等电机发生故障停机后再进行维护，这种情况通常都是电机已经损坏，需要重新更换一台电机，因为要现场修理电机并不是一件简单的事情，这种情况只能是先换下来，保证生产能继续进行。
预防性维护：为了避免电机完全失效，工作人员会根据电机的平均运行时间来定期维护。通常出于安全考虑，维护偶然发生得太早，而部件仍然处于良好状态可能被更换，这种方式并不能保证维护后不会发生新的问题。
状态监测维护：通常电机在故障停机之前会有一些现象发生，例如开始出现噪音、振动、速度不均等。状态监测维护的办法是通过对每台电动机进行监听，类似医生听诊器的方式，维护人员在现场诊断后确定是否需要维护。现场检测可能是一项危险的任务，维护人员要跑遍工厂的任何地方。
随着物联网技术的发展，这些传统的维护方式将成为过去。工厂将为每台电动机都配备一个或多个传感器，这些传感器与控制数据库连接，以连续收集有关电机的数据。而在数据库采用人工智能对每台电机的行为进行学习，当电机偏离正常情况时立即生成警报。
这种基于传感器的数据收集比任何人力检测都要精确和彻底，因为电机的许多迹象很难用眼睛和耳朵能识别出来，但通过物联网传感器却能发现设备的细小变化。
物联网与人工智能相结合，不仅能看到问题出现，还能不断扫描检测可能存在的问题，这种方式我们叫做预测性维护。这种方式很好避免了故障的出现，同时让维护人员知晓何时是最佳的维护时间，不会出现太慢或者太早的情况。同时，可以根据问题和警报的严重程度，甚至可以计划电机的停机时间，以尽量减少对操作的干扰。
在工厂运营工作中，错误的决定或做出太慢、太早的决定，都会带来大量的资源和金钱的浪费。物联网帮助用户收集过去从未捕获过的数据，通过人工智能的分析，从中学习并能更快做出更好的决策。
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