Sensata 科技推出新型无线 6VW 系列物联网传感器，助力旋转设备预测性维护

【i前沿】Sensata 科技推出新型无线 6VW 系列物联网传感器，助力旋转设备预测性维护

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Sensata 科技推出了全新的无线 6VW 系列物联网（IoT）传感器，旨在辅助旋转设备的预测性维护。该传感器将信息传输至新近推出的 Sensata IQ 平台，这是一个基于云的平台，利用人工智能（AI）处理来自 Sensata 物联网设备的数据。

Sensata 科技物联网解决方案产品管理总监 Bryan Siafakas 表示，在如今的典型工厂中，目前只有约 15% 的旋转设备受到监测。“这一解决方案真正致力于让客户能够监测其工厂中剩余 85% 的设备。” 鉴于制造业和其他工业应用持续面临技能差距和劳动力短缺问题，这一点尤为重要。“

我们看到，许多在工厂工作了 30 多年的维护和工厂人员大量离职，他们过去只要从机器旁走过，就能听出机器是否有问题。” 而新员工还不具备这样的专业水平。有了 6VW 传感器，制造商可以在机器上安装该传感器，测量振动和声学数据，以检测潜在故障并优化维护流程，从而弥补技能差距。

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更灵活、可靠的无线传感器

6VW 是一款无线传感器，能够通过蜂窝网络、LTE 或 Wi-Fi 运行。Bryan Siafakas 说，它是一种多模态传感器，由于板载多个传感器的融合，除了振动数据外，还能收集各种数据点。该传感器能够收集温度、振动和声学信息，为客户提供更准确的机器健康状况图景。

Bryan Siafakas 表示，收集声学信息很重要，“因为它能让你检测到一些高频故障，比如典型振动传感器无法检测到的润滑故障。” 从本质上讲，它可以检测到更广泛的故障，并向维护团队发送更多警报，以便他们做出相应规划。

6VW 传感器还可以进行电气检测，进一步扩大了它能够提醒人员注意的故障类型范围。Bryan Siafakas 称，该传感器易于安装，通过磁铁固定，使用 Sensata 的移动应用程序，5 分钟内即可完成配置。他解释说，用户在配置过程中，根据安装传感器的电机上的信息回答几个问题即可。

他还指出，6VW 是一种多功能解决方案，能够与一系列旋转设备配合使用，包括定速和变速电机，而其他解决方案无法与变速电机配合工作。

Sensata 的技术还内置了轴承知识数据库。Bryan Siafakas 说，这包括轴承运行的关键频率数据，从而在预测故障时更有把握。

这项技术的可靠性也是一个关键特性。一些行业报告显示故障特征识别准确率约为 60%，但 Sensata 认为其准确率高于 95%。“如果我们说这是轴承故障，我们有超过 95% 的把握确定它确实是轴承故障，” Bryan Siafakas 说。

“这非常重要，因为如果你提供错误警报或通知，维护人员会对系统失去信任，不再使用它。” 这对于确保维护人员做好解决问题的准备也很有帮助。如果他们收到轴承故障警报，就可以确保携带正确的工具和备件，立即解决问题。

Sensata 的技术还会通知人员部件的剩余使用寿命。虽然可能存在故障，但知道多久后会引发关键问题，能让维护人员采取适当行动。“如果是三个月后才会出问题，那就不像两天内就会出故障那么紧急，” Bryan Siafakas 说。所有这些都有助于减少意外停机时间，提高整体设备效率。

内置智能和云功能提升分析能力

Sensata 的新型 6VW 传感器内置智能和处理能力。Bryan Siafakas 说，它在某种程度上是一种混合体，既利用边缘计算，又将数据发送到云端。“默认情况下，它每天大约向云端发送四次数据。但如果（传感器）在边缘检测到异常，就会将该数据上传到云端进行更复杂的分析，” 他解释道。将边缘计算和云端分析相结合，确保不会遗漏任何故障，公司也能高度自信地为客户提供洞察。当数据发送到云端 ——Sensata IQ 平台时，Bryan Siafakas 说，可以通过使用人工智能和机器学习进行复杂分析，以识别和检测故障。

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来自其他 Sensata 传感器的数据也可以上传，以便在一个地方轻松监控资产上所有传感器的数据。警报可以发送到手机和电子邮件，方便人员随时掌握任何潜在问题。这些警报是可配置的，用户可以设置自己希望接收警报的阈值。

Bryan Siafakas 说，通过与 Nanoprecise 合作实现的 Sensata IQ 中的人工智能和机器学习，能够对从旋转设备接收的数据进行基线分析，本质上就是了解其正常运行状态。随着时间的推移，它会不断学习，并对任何偏离基线性能的情况发出警报。Bryan Siafakas 说，Nanoprecise 在旋转设备的人工智能和机器学习方面的经验，与 Sensata 的传感器专业知识相得益彰。“他们确实让我们在电机故障预测和故障特征识别方面达到了很高的准确性。” 这种技术结合使 Sensata 及其客户能够理解传感器数据 —— 这正是客户希望从公司获得的，并为维护人员提供可行的见解。

能够在云端分析传感器数据对于确保制造商的正常运行时间至关重要。“如果你看看一个典型的制造商，他们每年大约有 144 次意外停机，对于一个普通工厂来说，每年成本约为 230 万美元，” Bryan Siafakas 说。“所以，利用 Sensata IQ 和 6VW 这样的解决方案，客户可以在故障发生前检测到它们，并减少由此产生的相关停机时间。”

此外，制造商可以通过库存管理更好地优化运营，降低维护成本。许多公司会在货架上备有备用电机，以防故障发生，而这些备用电机既昂贵又占用资金。有了 Sensata 的这些解决方案，人员可以更好地预测故障以及何时真正需要更换部件。

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对数字预测性维护工具的需求不断增长

Bryan Siafakas 表示，公司将继续根据客户需求为 Sensata IQ 平台添加新功能，不断发展该平台。“我绝对看到目前市场对这个有很大的需求，” 他说。许多公司仍然依靠人工巡查来监测设备，或者有些设备目前没有进行实时监测。现在有机会尽量减少或消除对设备的手动检查次数。无线传感器和连接技术不断进步，为它们在预测性维护中的应用提供了更有力的支持。

“我确实看到这些解决方案开始打破传统的手动工作方式，” Bryan Siafakas 说。“我看到人们越来越依赖传感器来弥补技能差距，减少人工巡查和报告撰写工作。” 在未来几年，能够利用技术而非人力对于帮助克服制造业面临的劳动力短缺问题至关重要。老一代工人正在离开这个行业，进入的熟练工人越来越少，这将使公司有必要寻找替代方法，弥补离职人员带走的多年知识。像 Sensata 的预测性维护解决方案这样的技术被视为实现这一目标的一种手段。

投资回报率（ROI）也将是这类解决方案被采用的关键驱动因素。Bryan Siafakas 说，目前的报告显示，许多这类数字预测性维护系统的投资回报率不到一年。随着制造商看到投资回报率和其他好处，并向工业 4.0 及更高阶段迈进，“我们将在未来几年看到这些系统被大量采用，” 他总结道。

原作者：Sara Jensen

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