什么是状态监控（CM）？ e科技

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状态监视构成了所谓的工业4.0的基础。该术语在其基本形式中是不言自明的，仅指监视资产状况的行为。

在IIoT生态系统中，状态监控的不可或缺的部分是提供可用于预测性维护（PdM）和其他智能工厂应用（例如Digital Twin）的数据。

当技术人员对工厂中的某个组件进行例行的目视检查时，它是该组件的运行状况的预定时间和瞬时快照，而不管历史性能数据或以前的检查如何。这种检查称为状态评估。

通过状态监控，我们可以考虑到更广泛的粒度数据集，其中包括资产的传感器数据，先前的检查，相同类型的其他组件，工厂的位置和状况以及历史趋势。进行的分析不仅定义了组件的当前状态，而且还预测了将来的问题以及何时可能发生，包括何时需要更换零件。

状态监视提供了多种业务优势，包括该技术所带来的成本和资源减少所带来的次要优势。

状态监视的核心好处可以概括为：

降低维护成本

维护变得积极主动，及时，削减了人工和差旅成本，并且在重大损坏发生之前进行了维修。减少了服务时间，提高了客户满意度。

产量最大化

通过从生产机器上的传感器中准确而广泛地读取数据，并结合数据分析算法以了解生产效率低下的情况，可以达到更高的生产率水平。对于石油和天然气行业的状态监控，尤其如此。

优化的备件库存

状态监视不仅可以使影响利润的昂贵备件库存过多，也不会增加库存量，从而增加停机时间，而无需过多库存，而是可以准确预测备件需求。

准确和相关的数据来推动产品开发

随时间推移收集的资产行为数据可以通过工程进行汇总和分析，以识别可以在后续产品版本中纠正的产品设计缺陷。

延长机械寿命

详细监控机器及其所有组件的运行状况。及时解决过热，磨损以及对机器健康的其他威胁，从而延长了机器的使用寿命。

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状态监控的实施方式在一个制造商与另一制造商之间存在很大差异。这主要是因为每种产品或资产如何具有自己独特的“正常”行为模式，必须对其进行监控和分析。

以下是一些更常用的状态监视技术：

振动分析
润滑剂分析
红外热成像
声发射
超音波
电机电流签名分析（MCSA）
基于模型的电压和电流系统（MBVI）

举个例子，让我们用下图来看看最后一个方法：

在上面的流程图中，在通过电动机运行电压之后，将测量电流并将其与数学模型的电流进行比较，该数学模型会从同一电动机获得准确的实时数据。将两个当前读数相加并进行比较。如果没有明显的偏差，则可以认为电动机（或系统）是健康的。如果数学模型与实际电动机之间存在差异，我们将进入分析阶段以准确找出问题所在。一旦发现问题，我们就可以对其进行分类并部署相关解决方案。

在此示例中，状态监视的持久性概念变得清晰。不断地能够监视和记录电动机的状态，而不是仅进行短暂的诊断检查，才是有意义的。这样，历史趋势会自动捕获，向我们显示机械，电气和操作问题及其参数如何随时间变化。

有了适当的传感器来记录机器工作时的各种参数，拥有一个应用程序来集中信息并传达所需的动作也将非常有用。因此，随着制造商寻找一种简单有效的方法来解释CM系统收集的信息，然后对其采取及时的措施，状态监视软件的使用正在迅速增长。

Seebo远程状态监视解决方案是此类软件的一个示例，但它不仅可以合并状态监视数据，而且还支持从头开始规划和交付完整的状态监视系统。

传感器应放在哪里？他们应该测量什么？应该如何校准它们？他们应该发送什么警报，并将警报发送到哪里？所有这些问题和其他问题都可以使用状态监控软件来回答，从而使涉众可以在任何阶段权衡系统的设计。

一旦实施了远程状态监测，该软件将继续充当其枢纽，将传感器报告的所有传入数据集中到一个中央存储库中，从而进行深入的数据分析，从而推动纠正措施。

状态监视实际上只是工业IoT维护较大周期中的第一阶段。在监视资产状况时，将收集并存储数据。如果该数据需要立即采取行动，例如某种形式的维修或预防性维护，则将部署技术人员或团队。

无论采取何种措施，资产的状态及其传感器数据都存储在大数据存储库中。可以将数据存储库用于需要历史数据的特定比较，也可以用于观察趋势和制定预测。

从状态监控收集的数据的准确性和深度以及覆盖整个工厂或工厂的范围，为制造商提供了极有价值的信息，可以利用这些信息来做出有关生产效率的明智业务决策。

使用大数据分析，可以观察到趋势，这些趋势构成了进行准确预测的基础，不仅可以帮助日常运营，还可以触发创造性和主动的战略来进一步发展。

状态监测适合整个工业物联网框架，是持续改进的基础。人类必须对状态监测的见解采取行动，将新知识嵌入客户服务流程，售后市场销售，生产计划和新产品开发中。通过状态监测和制造中的其他物联网用例，我们通过控制服务和生产成本，增加销售并提高客户满意度来改善日常运营。