鐵路預測性維護 - 結合 IoT 和 EAM
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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
在民用基礎設施領域，自上世紀中葉以來建造的絕大多數機械效能，在全球惡化，原因是與設計相比，由於負載和操作條件不同，大氣介質的侵略性（例如凍融迴圈），有時由於維護行動規模不足。取樣、提取和資料分析新技術的可用性，是自動化和簡化維護策略的一些關鍵因素。
在工業物聯網（IIoT）時代，鐵路工程和資訊科技之間存在交叉交流，這需要利用垂直整合的知識，超越了經典工程的正規化。
這項工作目的在提請讀者注意結構和鐵路工程，以及工業物聯網的幾個理論暗示，整合它們，以獲得統一的願景，從而在分析的具體案例中辨識它們的互補性，允許利用新的物聯網技術，來自動化和簡化維護活動，以及相關的複雜和耗時的結構驗證。
如今，組織比以往任何時候都更頻繁地研究，其營運以及如何降低成本。 他們正在經歷全球供應鏈、資產老化、原材料價格波動、合規性增加、勞動力老齡化和額外的官僚制約因素。 [1]
在民用基礎設施領域，自上世紀中葉以來建造的絕大多數機械效能在全球內惡化，原因是與設計相比，由於負載和操作條件不同，大氣因素的侵略（例如凍結週期），有時由於維護行動不足。
物聯網基地預測性維護（PM）框架的開發和應用，構成了實現這些結果的巨大機會[1]。與計算能力、網路和資料儲存相關的IT成本的降低，正在推動一種新的維護正規化，這是由智慧和互聯感測器的擴散產生的大量資料所促進的。需要以越來越少的預算營運，並不斷尋求延長資產的使用壽命，這促使組織構建創新解決方案，透過收集、儲存和分析，從內生和外生來源開始，與所分析的系統有關的異構資料庫，成為解決營運問題的推動力。
預測性維護，與 IT 和 OT 相交，有助於為組織提供關於民用基礎設施，響應的關鍵見解，在這種情況下，鐵路橋樑，在靜態和動態壓力方面，還提供有關材料品質的資訊，並使組織能夠最佳化維護活動、流程和勞動力時間表。 預測性維護可以代表，在全球化和壓力下的市場中競爭的殺手應用，不僅有助於保證橋樑的安全利用，還有助於實現與操作結果和方法相關的效益。 在操作改進中，有：
- 最佳化維護間隔；
- 大幅縮短計劃外交通禁令期和相關替代流動性；
- 最佳化執行維護活動的時間和方法，避免緊急干預減損採購法規。
雖然在方法和工具方面，可以實現以下結果：
- 透過臨時分析確定惡化的原因；
- 改進診斷工具和流程；
- 確定最佳維護程式。
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