大數(shù)據(jù)分析、深度機器學習、人工智能和算法的興起正在推動最新的工業(yè)革命，并且已經(jīng)持續(xù)了相當長的一段時間。捕獲數(shù)據(jù)、創(chuàng)建數(shù)字分析以及從另一端自動更改、優(yōu)化甚至控制機器性能的能力現(xiàn)在已成為許多公司和行業(yè)結構的一部分。簡而言之，現(xiàn)在每個人都在努力實現(xiàn)“數(shù)字化”。
然而，對于所有這些關于數(shù)字和工業(yè) 4.0 的討論，監(jiān)控機器最關鍵部分——它的命脈也就是它的潤滑油——很早就在進行，就是取油樣，將其放入塑料瓶中，手寫油樣和機器的詳細信息，將其送到實驗室并耐心等待（有時數(shù)周）顯示油樣狀態(tài)的結果?；蛘撸梢允褂帽銛y式快速檢測設備在現(xiàn)場采集并檢測，從而短時間內(nèi)獲得幾個油樣數(shù)據(jù)。
潤滑油在線監(jiān)測如何開始改變這種模式，并推測該行業(yè)的發(fā)展方向以及它必須全面擁抱工業(yè) 4.0 和數(shù)字革命的潛力。
數(shù)據(jù)無用
推動“數(shù)字化”在很大程度上依賴于監(jiān)測系統(tǒng)可以獲取數(shù)據(jù)，因此“數(shù)據(jù)”就變得非常受歡迎。 現(xiàn)在，幾乎有一種對數(shù)據(jù)的癡迷，但就其本身而言，數(shù)據(jù)是完全沒用的。 比如擁有了一個知名品牌的健身追蹤器手表。 這個手表有一個很棒的功能，就是可以追蹤睡眠。 當醒來時，你或許癡迷地查看手機、下載數(shù)據(jù)并查看睡眠模式。 它可以告訴你睡了多長時間，是否在夜間醒來，甚至可以告訴你整晚睡得有多深，數(shù)據(jù)會以友好的方式呈現(xiàn)。 那么，這些數(shù)據(jù)意味著什么？ 你該如何處理所有這些信息？ 你會根據(jù)數(shù)據(jù)進行哪些改進？ 這種睡眠跟蹤功能會產(chǎn)生什么結果？ 如果這些都沒有，那就等于零，那么這純粹就是無用的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)分為兩類：它可以告訴我什么以及我需要知道什么？在這種情況下，不驅(qū)動結果的數(shù)據(jù)是無用的數(shù)據(jù)。
為了使數(shù)據(jù)有意義，就必須遵循四個規(guī)則：分析、解釋、數(shù)據(jù)前后關系和結果。
分析 - 數(shù)據(jù)必須基本可靠。原始數(shù)字不提供意義。原始數(shù)據(jù)必須轉(zhuǎn)化為有用的輸出。
解釋 - 數(shù)據(jù)是什么意思？這些數(shù)字與實際情況有何關系？
數(shù)據(jù)前后關系 - 這個元素在很大程度上被忽略了，但卻提供了最重要的洞察力。圍繞數(shù)據(jù)條件的前后關系可能與數(shù)據(jù)本身一樣重要。
結果 - 這是另一個經(jīng)常被忽略的數(shù)據(jù)特征。根據(jù)睡眠跟蹤器的示例，如果數(shù)據(jù)不能帶來明確的結果，那么它就沒有意義。
比如測量一個人的體重，（數(shù)字）秤顯示他有 90KG。這個結果好嗎？這是一個健康的體重嗎？此時，您只有分析。如果沒有其他三個元素，這些數(shù)據(jù)將毫無用處。
怎么解釋呢？假設您將他的體重與體重/身高圖表進行比較。 通過這種解釋，對于一個身高 190cm 的人來說，90KG是正常體重。 這通常是數(shù)據(jù)調(diào)查結束的地方，包括了分析和解釋、單個數(shù)字與規(guī)格的相關性以及基本的解釋結果。缺少的是前后關系和結果。 在沒有前后關系的情況下，您假設體重 90KG和190cm的人是健康的。 前后關系有多種形式，但最常見的是趨勢分析。 在這個例子中，如果這個人四個星期前重達 120KG怎么辦？ 通過趨勢分析，你可以假設出了問題，而他實際上并不健康。 短時間內(nèi)體重減輕的幅度表明可能患有嚴重的疾病。 因此，了解數(shù)據(jù)的前后聯(lián)系可以改變整個畫面。
從這些信息中可以得出什么結果？ 該人可能知道了潛在問題并能夠自我糾正，或者他可能會通過拜訪醫(yī)生尋求進一步、更詳細的分析。
油液分析行業(yè)也是如此。 首先，油液分析主要側(cè)重于分析和解釋。 取樣的本質(zhì)是指在某個時間獲取單個數(shù)據(jù)，即一個人的體重測量值。 這通常與靜態(tài)規(guī)格（或身高/體重圖表）結合，并且純粹基于單個時間點（紅色、黃色或綠色）給出結果。
分析和解釋，也沒有前后聯(lián)系，很少有結果，這就是目前的常態(tài)。 如果需要對該數(shù)據(jù)進行徹底分析，那么通常在取樣檢測和結果之間存在明顯的時間滯后。 是有很多在這段滯后期間資產(chǎn)遭受災難性損失的例子。
實驗室可以提供精確到多個小數(shù)位的精度級別，并將不同的磨損金屬顆粒區(qū)分到百萬分之幾，您總是需要這種級別的準確性嗎？您必須牢記您對原始問題的回答（您在尋找什么？）。 這個問題有兩條清晰而截然不同的路徑。 在第一條路徑上，在資產(chǎn)級別，實時，在資產(chǎn)運行過程中，您主要需要知道三個簡單的事情：一切都好嗎，哪里出了問題，我該怎么辦？ 在第二條路徑上，在發(fā)生重大故障后，應進行取證分析，對故障資產(chǎn)進行尸檢，在這種情況下，失敗后，需要回答更多問題，例如為什么失敗，根本原因是什么以及我們需要在其他資產(chǎn)上解決什么問題以防止它們失敗？
第一條路徑就是我們需要討論的對驅(qū)動實時數(shù)據(jù)的新數(shù)字技術的需求發(fā)揮作用的地方。 “恰好足夠的數(shù)據(jù)”提供您需要知道的趨勢信息（而不是您可以被告知的信息）比在單個時間點取樣及時獲取的數(shù)據(jù)更有價值。 再次回到這個人的體重類比的例子， 該男子手腕上佩戴了一個設備，該設備可以測量和跟蹤他的體重和其他健康指標，例如血壓、心率等，可穿戴設備上的軟件可以跟蹤數(shù)據(jù)趨勢并提供基于已知的解釋結果，雖然這些數(shù)據(jù)不如您在醫(yī)院獲得的準確，但是實時的數(shù)據(jù)可以讓你了解整個趨勢動態(tài)的狀況。
就是這種“恰好足夠的數(shù)據(jù)”，并是實時的，它跟蹤趨勢并因此提供上下文關系。 它具有良好數(shù)據(jù)的四個要素：分析（設備進行測量并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)）、解釋（將相關數(shù)據(jù)放入圖表中以顯示數(shù)據(jù)的含義）、數(shù)據(jù)前后聯(lián)系（它查看一段時間內(nèi)的趨勢并且通常具有 您當時正在做什么活動的上下文）和結果（一些設備現(xiàn)在根據(jù)結果推薦操作）。
“恰好足夠的數(shù)據(jù)”并顯示上下文的數(shù)據(jù)通常比單個時間點的精確數(shù)據(jù)更有價值。 對于潤滑油監(jiān)測行業(yè)來說，這是相對較新的。 長期以來，取樣檢測一直是常態(tài)，更多地關注準確性和可以告知的內(nèi)容，而不是您需要知道的內(nèi)容。
實時在線傳感器
實時在線傳感的出現(xiàn)正在顛覆整個行業(yè)，這將對實驗室和便攜的現(xiàn)場檢測套件的供應商產(chǎn)生影響，與在線傳感器相比，便攜的現(xiàn)場檢測套件的唯一優(yōu)點是節(jié)省成本。
但是依照 IC Insights 的 Rob Lineback 的說法，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 傳感器的成本在過去 15 年中下降了 90% 以上。 這一趨勢無疑將繼續(xù)下去，降價將在未來幾年侵蝕現(xiàn)場油液檢測套件的市場份額。 兩者將成為直接競爭對手。
關于實時油液分析的出現(xiàn)，已有很多報道。 盡管這項新技術取得了長足的進步，但它仍然存在局限性。 大多數(shù)實時在線傳感器是單個測量值或最多測量兩個或三個潤滑油元素。
如果可以集成成實時監(jiān)測系統(tǒng)，就可以監(jiān)測多個數(shù)值，測量油的粘度、磨損顆粒和水含量，對這些條件進行趨勢分析很有用，并且可以生成足夠好的數(shù)據(jù).
數(shù)字時代潤滑油監(jiān)測的未來
如前所述，數(shù)字時代和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在很大程度上被潤滑油監(jiān)測行業(yè)所忽視（也許有一些例外）。 通過提供實時（如果不是有限）洞察力，我們已經(jīng)看到內(nèi)聯(lián)傳感器功能如何開始出現(xiàn)。 未來這個行業(yè)將走向何方？ 我相信這個領域會有幾個趨勢，包括增加測量參數(shù)（分析）、非石油數(shù)據(jù)攝?。ㄉ舷挛模?、資產(chǎn)數(shù)據(jù)攝取（上下文）、更深層次的機器學習（解釋）、生態(tài)系統(tǒng)整合（結果）、 和機器控制（結果）。
油液分析的真正潛力尚未實現(xiàn)，而釋放這種潛力是我認為行業(yè)發(fā)展的方向。 添加更多測量值，攝取更多數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)處理成有意義但簡單的結果將是第一個改進，但這不會是結束。 不管它有多好，孤立運行的數(shù)據(jù)可能很麻煩。 將數(shù)據(jù)和成果整合到運營商的生態(tài)系統(tǒng)和基礎設施中，才是真正價值開始體現(xiàn)的地方。 基于數(shù)字石油數(shù)據(jù)的自動化結果是最終目標，而且并非遙不可及。
邁向數(shù)字世界
某些行業(yè)是工業(yè) 4.0 和數(shù)字革命的早期采用者，例如媒體、信息技術和金融，而其他行業(yè)正在迅速追趕，包括石油和天然氣以及先進制造業(yè)。 潤滑油監(jiān)測行業(yè)已經(jīng)遠遠落后，可以說還沒有跳上數(shù)字火車。 這是令人驚訝的，因為潤滑油數(shù)字監(jiān)測的潛力是巨大的。
潤滑油監(jiān)測數(shù)字時代的興起并不僅僅依賴于將模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字數(shù)據(jù)，將現(xiàn)有的手動實踐復制到相同實踐的數(shù)字可視化中。這場革命的核心是更大、更哲學的問題，例如“我需要知道什么？”和“我如何處理這些信息？” 不僅提供分析和基本解釋，而且包括背景和簡單結果和行動的數(shù)據(jù)必須是前進的方向， 數(shù)字監(jiān)控工具可以融入運營商的生態(tài)系統(tǒng)，任何運營技能水平都可以訪問和操作，并實時回答“一切都好嗎？”、“出了什么問題？”三個基本問題。和“我該怎么辦？”將是潤滑油監(jiān)控行業(yè)邁向數(shù)字世界的關鍵。
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