通过施行猜测性保护——而不是应对性保护，能够下降设备整个生命周期内的费用，这样大多数的出产设备都有机会大幅进步它们的盈余水平。这有助于优化动力运用，削减设备停机，以及取得在其它方面的进步。
为什么需要猜测性保护？
对于那些存在老旧、乃至是过期工业机器人设备的出产设备来讲，保护程序经常会导致不必要的费用，比方运转停机、动力浪费和人力本钱等。依照传统的保护程序，定时进行日常保护，这就意味着操作人员很有或许在对一些并不需要保护的设备进行保养，这就意味着时刻和资源的浪费;或许更换掉那些仍具有运用价值的设备。运用传统的保护程序，假如一个设备没有按规定进行日常保护，那即便有某些预兆显示其要发生事故，也或许被忽视。
另一方面，那些现已依照实际需要，对工业机器人进行猜测性保护的出产设备，与定时保护比较，在频率上会差异。运用网络、互联设备等根底设备所发生的数据，来处理诸如动力运用功率、温度、产值等事项，运转人员和工厂司理能够判断哪些工业机器人设备运转正常、哪些工业机器人设备或许要出毛病。运转人员和工厂司理就能够据此做出决议方案：何时进行保护、组织设备离线，或许在当时的条件下，组织某些设备持续运转。
当工业机器人设备不能满负荷运转、可是其输出仍能够保持在正常变动范围之内时，工厂出产设备司理就能够运用猜测保护，防止“现实”上的停机。例如，一条电池出产设备出产电池的速度快的惊人，乃至超过人眼能够分辨的程度。三台机器产值大概有10%-15%的动摇，这都属于正常出产范围内的。可是假如运用其它被监测的数据，如动力运用、运转时刻和温度等，操作人员就能够将机器产值进步10%，从而能够节约很多本钱。
大数据是猜测性保护的根底
网络、互联设备、以及收集、监督和剖析得到的数据(通常被称之为大数据)是猜测性保护流程的根底。这些数据根底设备以及数据驱动的智能信息，也便是咱们正在热议的物联网(IoT)。物联网便是包括嵌入式技能以完结与内部状况或外部环境之间的通讯、感知、或互动的物理对象和连接的设备，它能完结对整个工厂设备的监督。工厂司理和运转人员或许工业机器人设备原厂设备保护人员能够根据物联网所供给的数据和信息，将工厂切换到预订的猜测保护形式。
物通博联供给从传感器到大数据途径的整体解决方案和产品，从数据感知、网络通信、数据会聚、数据存储、数据剖析和数据运用的各个层面，来完结设备的物联网和为猜测性保护供给数据支撑。
猜测性保护能够运用很多种类型的数据，包括设备运转时刻、温度、动力运用、产出以及更多其它数据来改进决议方案的制定和运转。比方，在某个消费品工厂，一个设备能够接连运转，维持安稳的纸巾出产，可是在其出毛病前，动力消耗会大幅飙升。这样通过监督机器发生的动力消耗数据，当检测到动力消耗飙升时，运转人员就可及时进行干预，从而防止停机。假如选用定时保护形式，需要将机器离线，这会在产品周期内形成非方案停机。通过运用与机器运转有关的当时数据，以及过往失效的历史运转数据，操作人员能够下降对工厂运转的不利影响。
施行猜测性保护的要害进程
完结猜测性保护，不能一蹴而就，需要多层次、逐步完结。下面是在出产设备内开始施行猜测性保护的三个要害进程，详细方案和进程请咨询厦门物通博联数据运用***：
(1)改动收购优先等级：工欲善其事，必先利其器，想要运用大数据以及物联网来完结猜测保护，有必要要有能够发生这些运营数据的设备。互联设备逐渐成为范式，可是在收购流程中，有必要将收购优先级从传统设备转移到能够运用网络通讯的互联机器上。这种转换，或许会对组织带来必定的应战，因为不具备网络功用的传统设备意味着在前期本钱上要比互联、智能设备具有优势。运用互联设备所发生的数据，能够防止单一毛病事件以及因之而引起的出产线停机所形成的损失，在必定程度上能够补偿收购具有网络功用的设备所需要支付的额外本钱。收购决议方案有必要根据整个生命周期内的运用本钱而不仅仅是前期的投资。
(2)启用数据***：一旦设备完结网络连接，具有丈量和监督数据功用，出产运营司理就能够与数据***协作，保证设备能够以***优的方式收集和运用数据。数据***能够通过对现场乃至是虚拟场景的评价，来改进数据运营。联网设备收集的数据，能够存储在云端，通过一个根据服务器的模型来完结虚拟监督。当数据被虚拟存储时，就能够对其进行拜访、剖析，并在数据***的协助和指导下控制工程网版权所有，用其指挥和施行猜测性保护。这种虚拟化，作为数据***供给服务的一种，能够加快在工厂内完结猜测保护。
(3)将正确的数据推送给正确的人：运用数据驱动信息，完结猜测性保护的一个要害方面便是在整个组织架构内推送数据，从而能够对决议方案进程施加***大的影响力。数据有必要保存在特定的组织层面，可是有必要将其推送到工厂车间层，供车间层单个机器操作人员运用。与通过智能手机推送告诉、数据一样，出产运营司理在尽力保证数据在组织内传输、从各个途径将其推送到工厂车间的操作人员时，有必要考虑将数据传递的明晰易懂。
例如,在煤井、采矿和金属工业等职业，气候状况是完结猜测性保护的一个要害因素。假如数据收集设备、优化分发数据的系统现已就位，当恶劣气候行将到来时，出产运营司理就能够告诉现场的员工和运转人员，而不必组织专门人员来盯梢气候预报。智能数据根底设备能够显示，哪些设备因恶劣气候形成的降级程度***厉害，设备的当时状况，以及在气候状况来临前应当进行哪些特定的保护工作。在任何工业领域内，出产运营司理应保证数据应能抵达***底层或车间层，这样相关人员就能够因之做出呼应。这经常并不需要告诉保护***进厂，而是保证每个设备运转人员都能够运用这些数据来履行猜测性保护，从而优化性能。
通过归纳考虑的猜测性保护程序，能够为工厂运转带来明显的收益。有用运用猜测性保护的工厂和设备司理，能够取得可观的运转收益以及竞赛优势。一旦某个设备完结互联，整个工厂内的相关人员有必要信任由这些数据所得出的结论，从而能够从根据数据的猜测性保护中取得***大的收益，虽然这些结论或许会对以前的优化出产参数认知形成应战。