物联网(IoT)在资产绩效管理(APM)领域提供了非凡的前景。APM中出现了一些真正有益的用例，使用来自制造工厂的物联网数据和高级分析来更好地预测生产机械的故障，从而在意外停机之前进行服务。
与此同时，自动化和过程控制的使用不断增加，包括自适应控制等先进控制形式，正在提高我们制造工厂的生产率水平和人均效率。
媒体上到处都是宣传物联网未来将带来的伟大事物，以及促进自动化以提高生产力和质量的故事。但凡事都有不利的一面，自动化的意外后果往往以影响资产寿命和性能的形式出现。
在智能机器时代之前
在“美好的过去”，当自动化主要是单回路控制或简单的继电器逻辑时，自动化操作员建立了一个过程设定值，然后手动调整该设定值以保持吞吐量和质量的平衡。由于制造设备的正常磨损导致工艺退化，因此越来越难以保持工艺“符合目标”，质量或产量开始变化，超出了操作员调整设定值的能力。
在这种情况下，操作人员会要求维修人员“修理”设备，以维持生产目标。这通常只需要进行一次调整或一些小的机械维修，并为下一段正常停机时间安排更广泛的服务。
有时候自动化太好了
随着数字计算的出现，出现了更智能的控制和自动化系统，能够进行更复杂的控制。有了计算机的力量，控制系统可以实时调整过程参数，以适应过程中几乎任何程度的变化。因此，当设备因磨损而变得越来越不稳定时，控制系统只是更加努力地工作，仍然能够保持生产能力和质量目标。
由于生产目标得以实现，而控制系统(与人类控制系统不同)从不抱怨被要求过度工作，因此过程设备可能在任何人注意到之前就达到灾难性故障点。现在，当故障发生时，它可能会导致大量的停机时间，并且在零件和人工方面都非常昂贵，而不是进行微小的调整或维修。
制造业缓解这个问题的方法是首先基于日历时间实现预防性维护(PM)，然后根据实际使用情况(运行时间或周期计数)实施PM。下一阶段是转向预测性维护(PdM)，根据相关的衍生指标，如工作温度、振动、润滑剂污染或降解。
随着越来越多的衍生数据通过物联网提供，我们可以通过使用先进的分析技术，更准确地预测待解决的问题，避免那些代价高昂的灾难性故障。
不要忽视显而易见的东西
因此，随着物联网、大数据分析以及对工艺设备状况越来越复杂的了解，我们现在能够减少由于采用技术而导致的停机时间。这并不是要谴责技术自动化，因为它显然提高了生产率、质量，提高了制造商在全球经济中的竞争能力，而在全球经济中，廉价劳动力总是遥不可及。相反，这是一个在设置APM PdM程序时不要忽视显而易见的问题的呼吁。
回顾过去，当人类是过程中不可或缺的一部分时，触发维护的原因很简单，操作员不得不花费太多的精力来控制过程，以至于他们需要维护支持。然而今天，我们很少衡量自动化系统在做同样的事情时所花费的控制努力。并不是说我们不应该测量衍生因素，比如基于温度、振动或能源使用的设备状况，但我认为，如果我们只看控制器维持控制的努力程度，只要我们有稳定的原材料供应，我们就可以对过程稳定性做出更明智的决定，从而对物理资产的状态做出更明智的决定。
衡量重要的指标
想要更深入地了解哪些指标在运营和财务方面为制造商带来了最大的价值，请务必查看2013年的报告2014年制造业指标真的很重要这项研究由LNS Research和MESA International共同进行。
Dan Miklovic是LNS Research的首席分析师。www.lnsresearch.com）.他的主要工作重点是资产和能源管理实践的研发。
