狀態(tài)監(jiān)測已存在多年，如今，隨著物聯(lián)網 (IoT) 的發(fā)展，它也有了新發(fā)展。物聯(lián)網的發(fā)展及其不斷擴大的支持持續(xù)監(jiān)測工廠所有資產的生態(tài)系統(tǒng)影響了狀態(tài)監(jiān)測實踐，促進了預測性維護操作的演進。如今，傳感器正在被打造成滿足這一物聯(lián)網生態(tài)系統(tǒng)要求的設備。全新的傳感器開發(fā)受到物聯(lián)網趨勢的影響，這些趨勢如小型化、數字化、傳感器融合、低功耗和無線技術，同時，傳感器必須采用適應嚴苛環(huán)境的封裝形式。因此，如今的傳感器正趨向于通過收集數據，通過機器學習或人工智能促進智能決策，來實現(xiàn)持續(xù)狀態(tài)監(jiān)測。加速度、壓力、位置、速度、流體特性、溫度和濕度傳感器在工業(yè)狀態(tài)監(jiān)測應用中都起著至關重要的作用。這些工業(yè)傳感器通過預測機器故障、提高生產效率、降低維護成本以及提高工人安全性來幫助縮短停機時間。
工業(yè)狀態(tài)監(jiān)測傳感器歷來被用于重型機械，如風車、工業(yè)泵、壓縮機和暖通空調系統(tǒng)。但是，隨著物聯(lián)網的變化和自動化實踐的增強，需要將狀態(tài)監(jiān)測傳感器添加到更小型的系統(tǒng)，如機床主軸、傳送帶、分揀臺和機床上，這些系統(tǒng)需要更好的預測性維護。就客戶體驗和盈利而言，在這些工業(yè)應用中，縮短停機時間是一個重要考量。因此，實施狀態(tài)監(jiān)測和預防性維護做法的價值可帶來很多好處，但如果沒有準確可靠的傳感器，則這些好處無法實現(xiàn)。借助適當的傳感器測量所需的數據，可以在任何工業(yè)應用內完成狀態(tài)監(jiān)測，并可以進行預測性維護，以確認操作可以根據需要保持正常運行。
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