互联网连接的传感器是食品厂的“眼睛和耳朵”，收集所有可以使这些见解成为可能的数据，这些设备可以收集到包括温度、压力等等各种信息。其实在我们今天设计和建造的许多现代化设施中安装了传感器，不过对于并不是很了解物联网的人们来说，会产生这样的疑问，这么多的物联网卡、传感器收集的是哪些数据呢？

　　让我们看看传感器可以在食品工厂中使用的几种方式：

　　测量

　　在连接的制造工厂中，测量从传感器开始。为了充分利用传感器，从成本控制的角度来看待选择和位置。

　　在一个实用程序的每个分支的传感器能够测量由产品线或产品使用。公用事业点使用和生产线使用可以帮助食品加工商了解固定和可变的生产成本。使用生产数据分析此数据有助于确定最佳产品组合以最大化利润。

　　利用当今可用的传感器技术，可以监控各个设备和设施条件，以提供丰富的信息。对空气和产品流量和温度等因素的分析以及产品质量数据可以揭示潜在的相关性和隐藏的质量驱动因素。

　　监控

　　测量是第一步，但需要进行监测以协调设备和人员，以确保设施正常有效地运行。监控和随附的自动控制将传感器数据聚合到系统中以进行故障响应，降低响应时间和提高可视性可降低不正确操作条件下的成本和质量影响。当发生故障时，监控系统发送警报，通知其他设备或人员情况直到执行所需的维护。

　　比如管道系统内的空气压力显着降低可能表示堵塞或过滤器问题。专用传感器可以检测到这种压力变化，使常规空气过滤器更换变得容易。监控技术人员过滤问题的监控系统有助于避免意外停机和不必要的质量问题。

　　如果电机振动超出其历史标准，传感器可以通知设备和工厂人员正在发生故障并且电机需要引起注意。这样的警告允许维护将问题作为计划任务来解决，而不是等到生产运行期间发生故障。

　　还可以安装湿度检测传感器来检测设施中的管道泄漏。当大多数泄漏可见时，表面下方已经发生了实质性损坏，传感器可以比以往更快地提醒潜在的泄漏。

　　最大化

　　将IIoT数据构建的连接设施的价值最大化不仅仅是测量和监控。预测维护计划可以降低计划外停机和过度预防性维护的成本。

　　随着传感器和建筑物管理系统的联系越来越紧密，它们收集的数据的真正力量就会发挥作用。当传感器可以跨不同位置从同一模型的多个单元收集数据时，该聚合数据变得比单个数据更有价值。总体而言，该级别和数量的数据释放了预测分析，机器学习以及人工智能应用于维护决策的潜力。

　　国内物联网卡采购平台物联卡商城表示，对于拥有多种设施的大型公司而言，这可能是非常有价值的。例如，公司总部的决策者可以分析多个地点的绩效数据，以确定哪些制冷设备更频繁地发生故障，从而使他们能够进行更加明智的设备投资。

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