工業物聯網用于工業安全的方式如下:
監測環境安全:利用物聯網設備提高工業安全的最直接方式可能是使用它們來監測有毒氣體或物質等環境危害情況。例如,通過部署氣體傳感器,可以輕松、快速地提醒操作員工作環境中存在有害氣體。在此過程中,可以采取疏散行動來減輕對工人健康的影響,或者可以快速識別和消除危險源。
維持操作條件:在工業中,偏離規定的操作條件可能會給工人帶來重大的安全風險。這對于使用高性能設備的行業尤其重要,例如精密制造或使用危險物質和產品的行業。與監測環境類似,配備傳感器的物聯網設備允許實時遠程監測工業流程的運行條件。以這種方式,可以在發現異常操作條件時立即采取行動,以減輕安全隱患。
預測性維護:監測操作條件也可以在維護中發揮重要作用,尤其是預測性維護。當數據顯示不符合操作條件時,可能表明需要對該設備進行維護。通過物聯網解決方案可以及時采取行動,避免不可預測的安全隱患,以及完全故障可能帶來的高昂成本。
故障保護:在某些情況下,監測和警報可能還不夠。例如,可能沒有足夠的時間對監測到的風險采取有效措施。人類對特定情況反應的瞬間失誤也可能導致系統出現故障。幸運的是,物聯網能夠大規模實施所謂的機器對機器 (M2M) 通信,其中不同的設備可以相互通信,并在沒有人工干預的情況下以合作關系工作。M2M通信允許使用物聯網系統開發故障保護,其中可以根據網絡中的警報自動觸發保護措施。通過這種方式,系統可以立即關閉運行異常的設備,并自動將其工作負載重新路由到其他機器。
遠程監控:借助 NB-IoT 和 LoRa/LoRaWAN 等無線傳輸技術,遠距離、低功耗傳輸現在為許多行業的新應用提供了眾多可能性,其中物流和運輸部門可以從道路安全的改善中受益最多。運輸運營商每天在路上花費無數小時,并不斷面臨道路交通危害的風險。借助物聯網,現在可以實現遠程監控,以實時跟蹤車輛性能和駕駛員狀況。另一方面,也可以通過監測駕駛行為和模式來阻止魯莽駕駛。這種監控可以做出更好、更安全的車隊管理決策。
聚合監控:從管理的角度來看,保持對工業流程和工人狀況的整體視角極具挑戰性。幸運的是,物聯網可以通過聚合監控解決其中一些挑戰——在人機界面的幫助下。廣義地說,HMI是工業系統的組成部分,通常通過圖形用戶界面,人類可以方便地與之交互。物聯網中精心設計的 HMI 在綜合儀表板中顯示運營數據,從而可以全面了解正在進行的流程。此外,它還提供警報,并指導工廠經理采取糾正措施。
數據分析與機器學習:如果“數據是新的黃金”,那么物聯網網絡幾乎就是金礦。預計到2025年,物聯網設備的數量預計將翻一番,達到近 400 億臺。如今,物聯網行業正在改善我們在幾乎所有工業流程中對海量數據的訪問!通過先進的數據分析,甚至是邊緣的機器學習,我們可以利用數據做出更好的商業決策,甚至讓我們的物聯網設備能夠進行預測、處理復雜數據和管理解決方案。
監測員工健康:最后,除了監控工業流程和機械設備之外,還必須關注任何企業中最重要的資源——員工。支持物聯網的可穿戴設備(如智能手表)現在通常用于監測員工工作時的狀況,包括姿勢和生理數據。因此,可以提高操作活動的可見性,而相同的數據也可以用于更好地了解安全行為和趨勢,以識別和消除工作環境中的常見危險。
回答所涉及的環境:聯想天逸510S、Windows 10。
工業物聯網用于工業安全的方式如下:
監測環境安全:利用物聯網設備提高工業安全的最直接方式可能是使用它們來監測有毒氣體或物質等環境危害情況。例如,通過部署氣體傳感器,可以輕松、快速地提醒操作員工作環境中存在有害氣體。在此過程中,可以采取疏散行動來減輕對工人健康的影響,或者可以快速識別和消除危險源。
維持操作條件:在工業中,偏離規定的操作條件可能會給工人帶來重大的安全風險。這對于使用高性能設備的行業尤其重要,例如精密制造或使用危險物質和產品的行業。與監測環境類似,配備傳感器的物聯網設備允許實時遠程監測工業流程的運行條件。以這種方式,可以在發現異常操作條件時立即采取行動,以減輕安全隱患。
預測性維護:監測操作條件也可以在維護中發揮重要作用,尤其是預測性維護。當數據顯示不符合操作條件時,可能表明需要對該設備進行維護。通過物聯網解決方案可以及時采取行動,避免不可預測的安全隱患,以及完全故障可能帶來的高昂成本。
故障保護:在某些情況下,監測和警報可能還不夠。例如,可能沒有足夠的時間對監測到的風險采取有效措施。人類對特定情況反應的瞬間失誤也可能導致系統出現故障。幸運的是,物聯網能夠大規模實施所謂的機器對機器 (M2M) 通信,其中不同的設備可以相互通信,并在沒有人工干預的情況下以合作關系工作。M2M通信允許使用物聯網系統開發故障保護,其中可以根據網絡中的警報自動觸發保護措施。通過這種方式,系統可以立即關閉運行異常的設備,并自動將其工作負載重新路由到其他機器。
遠程監控:借助 NB-IoT 和 LoRa/LoRaWAN 等無線傳輸技術,遠距離、低功耗傳輸現在為許多行業的新應用提供了眾多可能性,其中物流和運輸部門可以從道路安全的改善中受益最多。運輸運營商每天在路上花費無數小時,并不斷面臨道路交通危害的風險。借助物聯網,現在可以實現遠程監控,以實時跟蹤車輛性能和駕駛員狀況。另一方面,也可以通過監測駕駛行為和模式來阻止魯莽駕駛。這種監控可以做出更好、更安全的車隊管理決策。
聚合監控:從管理的角度來看,保持對工業流程和工人狀況的整體視角極具挑戰性。幸運的是,物聯網可以通過聚合監控解決其中一些挑戰——在人機界面的幫助下。廣義地說,HMI是工業系統的組成部分,通常通過圖形用戶界面,人類可以方便地與之交互。物聯網中精心設計的 HMI 在綜合儀表板中顯示運營數據,從而可以全面了解正在進行的流程。此外,它還提供警報,并指導工廠經理采取糾正措施。
數據分析與機器學習:如果“數據是新的黃金”,那么物聯網網絡幾乎就是金礦。預計到2025年,物聯網設備的數量預計將翻一番,達到近 400 億臺。如今,物聯網行業正在改善我們在幾乎所有工業流程中對海量數據的訪問!通過先進的數據分析,甚至是邊緣的機器學習,我們可以利用數據做出更好的商業決策,甚至讓我們的物聯網設備能夠進行預測、處理復雜數據和管理解決方案。
監測員工健康:最后,除了監控工業流程和機械設備之外,還必須關注任何企業中最重要的資源——員工。支持物聯網的可穿戴設備(如智能手表)現在通常用于監測員工工作時的狀況,包括姿勢和生理數據。因此,可以提高操作活動的可見性,而相同的數據也可以用于更好地了解安全行為和趨勢,以識別和消除工作環境中的常見危險。
回答所涉及的環境:聯想天逸510S、Windows 10。