传感器数据：西门子的真实案例

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从反应性维护和预防性维护转向预测性维护是过去几年物联网的一大趋势。 在本文中，我们将了解世界上最大的节能和资源节约技术生产商西门子如何利用传感器数据为其列车部件分支转向预测性维护。 西门子几年前开始在移动数据使用领域进行创新。西门子的移动数据服务团队相信大数据分析和物联网可以让他们提前几周预测组件故障。 连接到列车部件的传感器测量元素的当前状况。然后近乎实时地收集和分析传感器数据。任何异常都可能表明某个组件可能会发生故障。因此，可以采取相应的预防措施。西门子的移动数据是从火车和铁路、维修过程数据、天气数据以及供应链各个阶段的数万个传感器中检索出来的。

使用传感器数据的机器学习使西门子的数据科学家和工程师能够快速识别误报（预测实际上并未发生的故障）并对实际零件故障进行精确预测。由于误报多于真报，该组织 亚美尼亚电话号码列表 正在查看工作订单、序列号、维修流程和供应链数据，以帮助识别和解决真正的零件故障。通过结合天气数据，西门子可以区分与恶劣环境相关的潜在错误模式，从俄罗斯的寒冷到西班牙的炎热。 这在现实生活中如何运作？ 西班牙火车运营商 RENFE 使用西门子的高速列车“Velaro E”，该列车由西门子持续监控。如果收集到的传感器数据模式异常，就会派出一个团队检查这些部件，从而防止列车在轨道上出现故障。这个积极的结果是 2300 列火车中只有一列明显晚点。



通过传感器数据的实施西门子能够提高其列车的可靠性进而提高多家列车运营商的准点率。 通过使用可生成大量和各种数据的传感器，并与天气和历史信息等其他数据源合并，公司可以更好地了解其产品或设备如何在实时环境中运行。 此外，对此类数据的分析可以帮助客户在需要时而不是按时间安排进行维护。采用此类分析服务，例如Datumize 的数据收集器 (DDC)，已成为所有领先工业设备制造商的真正资产。 西门子传感器数据我们从中得到什么？ 传感器数据有无限的可能性，西门子的案例展示了一种方法，您可以如何利用这些信息为自己谋利。在西门子的案例中，很明显，传感器数据的实施通过执行预测性维护帮助防止了延误和严重错误。