关于事物互联网（物联网）的最有趣的方面之一是它可以积极影响如此广泛的市场，包括工业，能源，医疗保健等。在他的周到和丰富的博客文章下，Guest BloggerIOT解决方案高级总监Alexander Damisch，风河，探讨IOT的预测维护和自适应分析功能如何为企业增加可衡量的价值。

这物联网(IoT)将在实时提供智能和自主决策，在现有基础设施中提高现有基础设施的生产力和效率，这将是基础。但它还提出了问题，包括：IOT如何帮助企业减少操作支出（OPEX），产生新的收入，并启用创新？

IOT的密钥用例是预测维护:准确诊断和实时预防故障的能力是公司的主要优势，对关键的基础设施应用程序至关重要。高科技机械设备出现故障，不仅会导致停机时间造成生产力损失，维修成本也会非常昂贵。通常情况下，技术人员被派去按照固定的时间表进行例行诊断检查和预防性维护，这可能是一个昂贵和劳动密集型的过程，很难保证在检查之间不会发生故障。

可再生能源部门的一个例子是风电场 - 在极端情况下，近海农场。风力涡轮机系统包含大量技术，包括发电机，变速箱和多种电子设备，包括控制系统，以调节刀片间距等。如果任何元素发生故障 - 由于灰尘累积或累积振动，例如 - 远程位置意味着修复成本将极高。另外，鉴于该特定示例的天气始终是一个重要因素，涡轮机可能不会产生电力一段时间。

然而，现场配备传感器的系统可以从多个涡轮机收集数据，而不仅仅是单个涡轮机，从而可以进行故障分析，预测系统或部件何时可能由于压力或过热而发生故障，从而使操作人员能够更好地进行维护或自主决策。例如，如果涡轮内部的齿轮箱故障的可能性很高，那么切换到更低的性能模式和更低的机械负荷，同时仍然提供80%的效率，这可能意味着继续运行和未来几周的发电。这将允许定期维护，结合维修和维护不止一个涡轮机。

第二个重要用例是适应性分析，涉及查看整体系统或系统系统。基于已经收集的大部分数据用于预测性维护，自适应分析使设备和设备能够分析大量数据，并进行实时决策，以帮助改进和改进运营过程。

作为自适应分析的一个例子，回顾风力发电场，一排涡轮机中的第一个涡轮机通常会以最佳性能运行。然而，这第一个涡轮机将产生乱流，这可能会对其最近的邻居的运行效率产生影响。因此，根据风速设置所有涡轮机相同的叶片螺距不太可能实现风电场整体的最佳性能。但是可以利用来自第一涡轮的叶片螺距、转速等信息来调整第二涡轮的参数等，使整体运行达到接近最佳性能。这种改进只需要调整各种参数就可以实现，而不需要进一步安装硬件来提高运行效率或减少磨损。

物联网的自适应分析和预测维护能力在为新的收入流提供机会方面发挥着重要作用，而不仅仅是降低运营成本。例如，在工业市场上，历史上的大公司有两种主要的创收方式:传统的销售设备的方式，如控制系统或电机驱动或人机界面(hmi);和完整的硬件和软件系统解决方案，包括维护服务水平协议(sla)。但是从成本的角度来看，这两种商业模式都面临着巨大的压力，竞争日益激烈，利润显著下降——特别是在最近的金融危机之后，这意味着制造设备市场的过度饱和。

在主要工业和汽车设备OEM的情况下，他们在客户场所拥有已经安装的设备的巨大基地 - 这可能是创新的具有挑战性的情况。但是，除了新产品或资产外，增加收入的一种方法是基于现有和已部署的设备获得新的重复的收入流。创新和部署简单解决方案的能力，允许在解决方案的帮助下将设备连接到IOTIOT的英特尔网关解决方案，可以通过预测维护和适应性分析为客户提供显着降低的运营成本和额外价值。服务费可以基于生产量，部署的设备数量或一定数量的数据。这可能会导致基于订阅的商业模式，包括设备制造商保留所有权的设备租赁。

IOT提供的可能性是许多，应该被许多不同市场运营的企业接受，包括工业自动化，网络，医疗保健，能源生成和交通等。预测性维护和自适应分析可以显着帮助公司提高运营效率和减少OPEX，并根据已经部署的资产为主要参与者提供潜在的新收入流。

邮政最初发表于IoT@Intel。