利用MQTT在工业物联网中实现预测性维护

预测性维护旨在帮助预测资产故障，并允许提前安排纠正性维护。这避免了意外的设备停机时间，提高了对客户的服务质量，并减少了预防性维护策略中过度维护所造成的额外成本。

应用场景

预测性维护技术可应用于石油和天然气、可再生能源、采矿、制造、食品饮料等主要行业。不同类型的资产，包括制造资产、信息技术资产、医疗设备等，通过生成系统消息、错误事件和日志文件来跟踪运行状态，这些可以用来预测即将发生的故障。

预防性维护与预测性维护

预防性维护是定期或按计划进行的维护，与资产状况无关。这是制造厂维护经理通常为防止计划外停机而进行的操作。

预测性维护只在必要时进行，取决于资产状况，即当设备出现故障或失败风险时。这使用了先进的分析技术。

尽管预测性维护的前期投资相对于预防性维护较高，但从长远来看，通过消除不必要的维护，运营成本可以降低。

如何实现预测性维护？

通过定期或持续监测资产状况来评估资产的健康和性能，从而实现预测性维护。通过连接不同资产和系统的IoT设备捕获的数据，使企业能够预测、计划并采取主动措施，以防止部件修理或资产故障等事件发生。为避免对业务造成干扰，预测性维护主要在设备正常工作条件下进行。

一种常见的实施预测性维护的方式是使用机器学习和人工智能技术获取机器维护和故障预防的洞察。这些技术的常见方面包括预测：

• 设备的生命周期所处阶段
• 设备的剩余使用寿命（RUL）
• 设备完全故障前的剩余周期数

这可以应用于各个行业，帮助实时监控机器的健康状况并及时进行维护，以减少过度维护的成本。

预测性维护的好处

安全、成本和资产管理都是投资预测性维护的重大好处。根据普华永道的一份报告，预测性维护平均可以：

• 降低成本12%
• 提高正常运行时间9%
• 减少安全、健康、环境和质量风险14%
• 延长老化资产的使用寿命20%

工业物联网（IIoT）技术和边缘计算助力预测性维护

在工业4.0和IIoT支持的工业过程中，资产通过IoT传感器和设备相互连接。这些连接的工业资产追踪相关的IoT数据，然后可以用来预测故障即将发生。智能IoT传感器在整个工业过程中使用，提供这些信息。

例如，安装在上游石油和天然气的远程油井中的传感器可以观察温度越过阈值，暗示油井或其某部分可能很快会发生故障。一旦通过传感器收集了数据，IIoT可以进行分析以主动预测结果。借助工业边缘的可见性和实时分析，制造商可以知道资产何时会发生故障以及如何发生故障，从而采取预防措施避免停机。

在需要在发生事件的地点附近做出决策时，边缘计算尤其重要。例如，在一些关键设备的油气作业中，基于边缘上的预测性维护算法预测故障并实施维护是重要的。这可以与云上运行的预测性维护算法结合，提供更全面的维护调度策略。

利用MQTT实现高效数据移动

采用IIoT技术进行预测性维护代表着制造商在当今动态市场环境中保持竞争优势的关键举措。然而，关键问题是：行业如何以可持续成功和持续创新的方式实施IIoT的数据移动？

答案在于采用行业标准的MQTT协议，被认为是IIoT的事实标准。

使用MQTT和Sparkplug进行工业数据采集和聚合

MQTT是一种标准的二进制发布-订阅消息传递协议，专为快速可靠地传输工业资产、系统和应用程序数据而设计，以实现预测性维护，尤其适用于非常受限的条件下。限制可能包括不可靠的网络连接、有限的带宽或有限的电池电量。MQTT建立在TCP/IP之上，这是互联网上连接网络设备的首选通信协议。因此，MQTT非常适合IIoT，支持事件驱动架构。

MQTT技术旨在将数据推送至企业内数千个远程资产、系统和应用程序，并从中获取数据。MQTT Sparkplug是一个位于MQTT之上的框架，为工业数据添加更多上下文。它是一个开源软件规范，为MQTT客户端提供了一个框架，以集成各种工业数据，并通过定义数据模型提供上下文。它为制造设备制造商和软件提供商提供了一种一致的方式来共享具有上下文的工厂数据，丰富了预测性维护数据。

MQTT Sparkplug基于的数据架构（如图2所示）展示了数据代理如何连接多个机器/流程和应用程序，以实现OT（运营技术）和IT（信息技术）系统之间的无缝双向工业数据移动。

MQTT Sparkplug支持的架构

图2：一个基于MQTT Sparkplug的架构，支持多个工业数据生产者和数据消费者之间的OT到IT桥接，从而实现预测性维护。

在企业IIoT策略中，MQTT越来越受欢迎。根据IIoT World在2022年进行的一项调查，MQTT是实现IIoT策略所必需的数据移动工具中的明显优胜者。

获取实施预测性维护所需的数据

MQTT协议与Sparkplug一起，因其轻量级、按异常报告以及围绕安全性、可伸缩性、可靠性等方面提供的众多功能，正日益受到工业边缘到企业/云通信的欢迎。MQTT正在推动IIoT应用，使工业流程公司能够在其资产上实施预测性维护。预测性维护反过来使公司能够降低维护成本、提高资产利用率、延长资产寿命，并提高安全性/合规性。

通过将IIoT与MQTT无缝整合，实现工业运营中的双向数据移动，公司可以在其流程中引发范式转变，增强市场地位，并为更加繁荣和高效的未来打下坚实的数据基础。