حسگرها پشتیبان بسیاری از پیشرفت‌های صنعت 4 هستند و میتوانند محرک اصلی در این زمینه باشند. یکی از مزایای اصلی سنسورهای نظارت بر وضعیت تجهیزات این است که داده ها و شرایط عملیاتی که ارائه می دهند می توانند از هر کجا و در هر زمان قابل دسترسی باشند.

  این امکان نظارت از راه دور و تصمیم گیری بر اساس داده های زمان واقعی را فراهم می کند، مهم نیست که پرسنل در کجا قرار دارند. همانطور که فن آوری به تکامل خود ادامه می دهد، نظارت بر شرایط و راه حل های تحلیلی مانند قابلیت اطمینان همه جانبه، کلید حذف خرابی های برنامه ریزی نشده خواهد بود.

پیشرفت‌های گسترده‌ای که در فناوری ارتباطات انجام می‌شود، از جمله در دسترس بودن گسترده شبکه‌ ای که مدت‌ها انتظارش را می‌کشیدیم(5جی   )،با توانایی خود می‌تواند حسگرهای بیشتری را برای جمع‌آوری داده‌های بیشتر در اختیار ما قرار دهد و اطلاعات بیشتری برای عمل کردن داشته باشیم. یکی از هیجان‌انگیزترین بخش‌های اخبار اینترنت اشیا صنعتی در فناوری و استفاده حسگرها، توانایی به دست آوردن زمینه بیشتر در مورد نقاط داده از طریق حسگرهای متعدد، ترسیم تصویر کامل‌تر از عملیات و امکان نظارت بیشتردر مورد رویدادهای غیرمنتظره  و توانایی جلوگیری از آنهاست.

خرابی غیرمنتظره، مثل همیشه، یکی از بزرگترین اتلاف منابع برای یک تولیدکننده است، که به افزایش قیمت نهایی کالامنجر میشود، ضرب الاجل‌ها را تهدید می‌کند و بر طول عمر تجهیزات و کیفیت خروجی تأثیر منفی می‌گذارد. با پیشرفت‌های نظارت از راه دور که نظارت را بیش از هر زمان دیگری به زمان واقعی نزدیک می‌کند، فناوری پیش‌بینی در سال 2024 پیشرفت بزرگی ایجاد می‌کند.  نگهداری تعمیرات پیش‌بینی‌کننده تجلی اولیه این پیشرفت‌ها است که به تولیدکنندگان امکان می‌دهد مشکلات بالقوه را زودتر شناسایی کنند، و در زمان مناسب زمان‌بندی توقف را برنامه‌ریزی کنند. اطمینان حاصل کنید که قطعات و پرسنل آماده هستند و عملیات را طبق برنامه ریزی انجام دهید.
محاسبات لبه‌ ای صنعتی کمک می نمایدکه نه تنها روبات‌ها، موتورها و سایر ماشین‌ها از طریق سنسورها با سرور مرکزی ارتباط برقرار می‌کنند، بلکه قابلیت‌های پردازش داده‌های خود را نیز داشته باشتد. با ارسال اطلاعاتی مانند شرایط عملیاتی یا زمان‌های چرخه به سرور اصلی، این تجهیزات در بیرونی‌ترین لبه شبکه می‌توانند دیدگاه های ارزشمندی را ارائه دهند که می‌توان از آنها برای بهبود عملکرد استفاده کرد.

انتظار می‌رود که این پدیده  به عنصر بزرگ‌تری از اینترنت اشیا صنعتی تبدیل شود زیرا شبکه‌های 5جی محدودیت‌های سرعت و پهنای باند را که در سال‌های گذشته بر این اتصالات تأثیر می‌گذاشت کاهش می‌دهند.

رایانش ابری برای فعال کردن ارتباطاتی که اینترنت اشیا صنعتی را ممکن می‌سازد، حیاتی است. با این حال، محدودیت هایی از نظر انتقال و انتشار ناشی از فاصله بین سرورهای ابری و شبکه های اینترنت اشیا صنعتی وجود دارد. با این حال، محاسبات مه یک راه حل ارائه می دهد. این فناوری اطلاعات را به لبه شبکه، جایی که ماشین آلات وجود دارد، منتقل می کند. این امکان کنترل بلادرنگ و همچنین امنیت بیشتر و مدیریت پذیری بیشتر را فراهم می کند. به راحتی می توان دید که چگونه محاسبات مه در اینترنت اشیا صنعتی باید به یک روش استاندارد در سراسر صنعت تبدیل شود.

امروزه در بسیاری از کارخانه‌های هوشمند، روند جمع‌آوری داده و اطلاعات از طریق سنسورها، رادیو شناسه  (RFID) و PLC های صنعتی، همچنین آنالیز و پردازش هوشمند تصاویر و حتی استفاده از فناوری واقعیت مجازی (AR) انجام می‌گیرد.

با ورود اینترنت اشیا در صنعت و استفاده از موبایل های هوشمند روند جمع آوری داده ها از تجهیزات روندی متفاوت پیدا نموده و برخلاف روشهای نسل قدیم کنترل، که با استفاده از PLC  ها صورت می گرفت، داده ها بر روی اینترنت قرار گرفته و همزمان کار بررسی ، آنالیز ،تحلیل و نتیجه گیری از طریق الگوریتم های بکار رفته در هوش مصنوعی بر روی آن ها صورت گرفته و دستورالعمل های مورد نیاز به تجهیز از طریق عملگرها اجرایی می گردد. آشنایی با این فنآوری برای صنایع از ضروریات می باشد چرا که اگر این رویکرد در صنعت شکل نگیرد در آینده ای نه چندان دور صنایعی که در این عرصه ورود نکرده اند نمی توانند در بازار رقابت تولیدی حیاتی داشته باشند.

آنچه در این میان برای صنایع و کارخانجات مهم است، کارآیی این فناوری‌ها، در دسترس بودن و قیمت تمام شده است.

تجهیزات دوار مانند انواع کمپرسورها، پمپ ها، الکتروموتورها، فن ها و جعبه دنده ها در صنعت بسیار کاربرد دارند و کارخانه ای نیست که حداقل تعدادی از این تجهیزات را در ظرفیت های مختلف استفاده نکند.

عمده پارامترهای وابسته به این تجهیزات نیز شامل ارتعاشات، فشار ، دما، جریان، آنالیز روغن و صدای دستگاه

می باشند که ثبت مقادیر آن ها در بازه های مختلف زمانی در پایش تجهیزات در حین کارکرد در فرآیندهای تولید یا خدمات کمک شایانی می نماید. بوسیله عملکرد سیستم های پایش ما می توانیم هم از بروز خرابی جلوگیری نماییم و هم توقف نابهنگام در خط که باعث هزینه بیشتر می گردد رانداشته باشیم .

امروزه پایش تجهیزات دوار از طریق ثبت ارتعاشات یکی از متداول ترین روش های کنترل این نوع تجهیزات

می باشد. انواع دستگاه های آنالایزر ارتعاش برای این کار در دسترس می باشند. سنسورهای ارتعاش نیز کار خودکار این ثبت را به عهده دارند  و گزارش ثبت  را از طریق انتقال دیتا به سرور مرکزی انجام می دهند.

آنالیز ارتعاشات در ماشین های دوار بر اساس روش های پردازش سیگنال در محدوده زمان و فرکانس مربوط به هر تجهیز صورت می گیرد. از جمله دیگر کنترل ها ی در این نوع تجهیزات آنالیز روغن می باشد که با تلفیق آنالیز ارتعاشات می توان به نتایج خوبی از عملکرد تجهیز دست یافت.

اندازه گیری دیگر پارامترها مانند فشار و دما و ثبت به موقع آن ها به کارشناسان در تشخیص به موقع خرابی کمک می نماید. امروزه با ورود به صنعت 4 و استفاده از اینترنت اشیا صنعتی امروزه می توان ثبت این پارامترها را به صورت خودکار انجام داده و با برنامه هوش مصنوعی به پیش بینی زمان خرابی تجهیز دست یافت.

در سیستم اپلیکیشن کنترلر صنعتی بر پایه اینترنت اشیا از طریق موبایل قادر به ثبت پارامترهای تجهیزات از طریق  جداولی به عنوان لاگ شیت بوده که  در سوابق تجهیز ات به  صورت مکانیزه نگهدار ی شده و نسبت به آن ها تصمیم گیری های بعدی صورت می گیرد. همچنین در سیستم پیشرفته آن مقادیر پارامترها مستقیما توسط موبایل از طریق گیت وی ها از سنسورهای مربوطه قابل دریافت می باشند.

افرادی که مسئولیت اداره تمام و یا بخشی از یک سازمان را بر عهده دارند، متناسب با نوع وظیفه خود گزارش‌های مختلفی از کارمندان و افراد تحت مدیریت خود دریافت می‌کنند. دغدغه اصلی در این فرآیندها تهیه به موقع این گزارش‌ها، صحّت و دقت آنها و نهایتاً در دسترس بودن این اطلاعات جمع آوری شده و قابلیت تحلیل آنهاست. در روش‌های مرسوم سنتی حتی بر فرض اینکه گزارش‌های دقیقی به موقع به دست مدیران برسد، دسترسی به آنها در هر زمان و به شکل مناسب کمتر اتفاق می‌افتد.

نظارت بر وضعیت یک ماشین در فرآیند تولید ، نگهداری و تعمیرات برای تشخیص عیب به طور سنتی به صورت دستی در خیلی از کارخانجات انجام می شود که منجر به ناکارآمدی عملیاتی و نقص قابل توجهی در جریان اطلاعات می شود. با ورود نرم افزارهای موبایل متصل به سرورها مانند اپلیکیشن کنترلر هوشمند صنعتی امر پایش و نظارت بر تجهیزات در یک مرحله نسبتا” پیشرفته در شرف انجام می باشد و کارخانجات از آن بهره می برند و حال آنکه تصمیم‌گیری هوشمند در سیستم های  مدرن، نیاز به فن آوری‌های پیشرفته جمع‌آوری داده‌ها مانند اینترنت اشیا صنعتی یعنی استفاده از سنسورهای متصل به هم در اینترنت را دارد. ما همه با پایش از طریق  PLC  آشنایی داریم. این کنترل کننده منطقی قابل برنامه ریزی برای نظارت بر عملیات داخلی، مانند کنترل توالی، زمان بندی و شمارش، بدون تعاملات انسانی می باشد. PLC ها قابل اعتماد، همه کاره و ساده برای پیاده سازی هستند و پیشرفت چشمگیری در صنعت داشته اند.  PLCها در موتورها را برای جلوگیری از خرابی سخت افزار و نرم افزار از طریق نظارت بر سرعت و کارایی بکار می برند. ارجاع به شبکه‌های عصبی نظارت بر برنامه‌های PLC و پیش‌بینی خطاهای PLC، که قابلیت‌های تشخیص خطا درنگهداری و تعمیرات  و کاهش زمان توقف خط تولید را دارد بهبود می‌بخشد. علیرغم محاسن، رویکردهای مبتنی بر PLC نمی‌توانند جزئیاتی را در مورد وضعیت یک ماشین یا موارد خاص بدون کمک حسگرها ارائه دهند. امروزه سیستمهای  پایش هوشمند صنعتی متشکل از نرم افزارهای کنترلی متصل به سنسورها و تحلیل دیتا های آن ها و هسته تصمیم گیری برای کنترل خودکار فرآیندها و بهبود عملکرد تجهیزات پا به عرصه صنعت گذاشته اند.

در این روش که از زمان تولید انبوه در کارخانجات شکل گرفته، به صورت ساده جداولی و فرم هایی برای هر دستگاه از قبل آماده می کنند و پرسنل فنی بر سر دستگاه در حال کار حاضر شده و پارامترهای دستگاه را براساس رویت از روی درجه ها و یا مشاهده وضعیت به صورت اندازه گیری توسط ابزاردر جداول که به آن ها لاگ شیت می گویند وارد می نماید. این اطلاعات در دفتر کارخانه پالایش شده  و متخصصین از روی آن وضعیت سالم یا ناکارا بودن دستگاه را تشخیص داده و در صورت نیاز به تعمیرات، تیم تعمیرات را اعزام می نمایند. شکل پیشرفته بعد از روش سنتی ورود اطلاعات به داخل رایانه ها بود که با استفاده از بانک های اطلاعاتی از طریق نرم افزار های نگهداری و تعمیرات ازاطلاعات استفاده می کردند.