在全球市場競爭日益激烈的今天，只有過程效率極高的公司才能在市場立于不敗之地。超高的效率不僅依賴于先進的管理、可靠的控制和完善的通信基礎設施，還需要數(shù)據(jù)、信息和專業(yè)知識的支持。

　　近些年，很多工廠都紛紛配置了支持現(xiàn)場總線或HART協(xié)議的設備，這些設備可以讀取數(shù)據(jù)并獲取一些相關的其他信息。除了基本的診斷數(shù)據(jù)，獲取的其他信息一般使用不到，但是這些信息卻具有很高的利用價值。那么，應該從何處著手才能有效利用這些數(shù)據(jù)呢?

　　其實，只需投入少量的精力和資金，就可以從這些信息中受益頗多。例如，從消防噴淋設備到旋轉(zhuǎn)設備，都可加以嘗試。也可以從相對容易忽略的手動閥開始，將調(diào)節(jié)情況記錄下來。這個記錄范圍可以無限擴展，詳細的記錄信息可用來分析現(xiàn)有故障，確保現(xiàn)有資源能夠得到最有效的利用。

　　菲尼克斯電氣行業(yè)管理流程負責人Stephan Sagebiel參與過多個項目，他的獨特見解為公司創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟效益。他指出：

　　“診斷信息的范圍非常廣泛，這些信息可以被多個用戶群使用。許多監(jiān)控系統(tǒng)，如熱量記錄系統(tǒng)，僅僅是為整體系統(tǒng)的維護提供故障警報。這類系統(tǒng)無需篩選大量的數(shù)據(jù)，監(jiān)測過程通過測量電流即可實現(xiàn)，非常簡單，但如果不監(jiān)測不及時發(fā)現(xiàn)故障就會導致嚴重的后果。”

　　對于水泵和壓縮機而言，來自一臺或幾臺設備的原始數(shù)據(jù)所提供的信息量并不足以生成維護計劃。但如果將上千個水泵的數(shù)據(jù)上傳到云平臺就能彌補信息量不足的缺點，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對重復故障現(xiàn)象的預測。憑借大量的振動、輸出和其他測量數(shù)據(jù)，人工智能(AI)系統(tǒng)能夠準確預測：哪個水泵會在何時發(fā)生故障?應在何時進行維護?應在何時更換機器?

　　受制于機械應力，旋轉(zhuǎn)設備很容易出現(xiàn)故障。大數(shù)據(jù)分析和人工智能(AI)可將大量的過程和監(jiān)測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭煽康念A測性維護計劃。云服務實現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)的無限計算力，與本地控制系統(tǒng)和應用程序相比，可為預測性維護奠定更加堅實的基礎。即使在涉及大數(shù)據(jù)分析和人工智能時，利用大量數(shù)據(jù)來加強監(jiān)測并提升效率也比許多人想象得要簡單。

　　Sagebiel認為：“每家工廠的運營者都可以采取一定的措施來提高系統(tǒng)的可用性，并逐步改進維護策略。并不是所有的數(shù)據(jù)處理都需要在“云”中完成。條件允許時，工廠運營者采取常規(guī)的數(shù)據(jù)處理方法即可。菲尼克斯電氣可以提供相關技術支持，不僅限于幫助安裝本地報警器，或幫助增強棕色土地(污染荒廢土地)站點的設備數(shù)據(jù)采集，也可以幫助安裝相應的數(shù)據(jù)采集設備。”