设备全生命周期管理系统结构设计

  设备物联助力维护管理降本增效行业现状应用介绍应用价值简单易用、数据驱动、降本增效平台展示应用领域设备运行状况无法实时掌控无数据支撑设备服务运营服务随时随地处理服务工单，服务效率提升40%客户及商机管理更精细盘活数据资产价值售后服务成本更低一物一码，快速***掌握设备信息助力产品服务运营，提高销售收入运维成本越来越高设备服务被动客户满意度差设备分布地域广，无法远程监控设备运行情况、故障情况设备工作、故障、服务、客户使用、能耗等数据无法实时获取，无法有效支撑运营服务出现故障需要维修，用户手机随时可提交工单，负责人通过手机随时随地可派工给工程师，工程师根据工单的图文描述快速了解情况，工程师处理过程全程记录，服务记录全部存档，服务打卡地图显示，服务过程用户可评分、服务绩效报表可视化呈现，管理更简单。通过物联网技术设备故障快速远程定位诊断，减少无效的出差。支持远程调试和远程升级，不出差也可以解决问题设备工作、故障、服务、客户使用、能耗等数据无法实时获取，无法有效支撑运营服务出现故障需要维修，用户手机随时可提交工单，负责人通过手机随时随地可派工给工程师，工程师根据工单的图文描述快速了解情况。设备保养和保修管理，制定保养计划和管理保修工作，确保设备正常运行。设备全生命周期管理系统结构设计

    并且提供excel表格进行导出使用。设备管理与维护在各行各业中扮演着越来越重要的作用，如机械加工企业、汽车生产制造业、医疗、教育等。设备管理维护系统的有效运行在保证设备正常运行、增加有效的生产时间方面都有着至关重要的作用。依靠传统人工手段对设备进行编码、点检、故障检测已远远无法满足现代化企业设备管理的需求。企业的设备日渐变得多样化、复杂化、智能化，依靠人工进行管理不准确性和可靠性差，而且费时费力，得不偿失。因此，能够实应当前社会信息化、智能化的设备管理系统已经成为了企业的中心战略之一，是企业提高竞争力的有效手段。通过对设备管理流程的分析，将设备管理系统划分为三个主要的部分：设备基础信息管理、基于状态监测的设备可靠性管理、基于传统管理模式的设备点检绩效管理。1）设备基础信息管理是企业设备维护管理的基础数据集，为各个部门所共同使用。基础数据的内容主要包括：设备的基本信息、技术参数、备件等。基础信息包括设备的编码、名称和规格型号、所属部门、责任维护单位、设备采购的相关具体信息、设备出厂时间、安装时间和启用时间等，设备的使用状态应根据维护记录与状态监测的结果随时更新在设备基本信息中。威海设备全生命周期管理系统案例实时通信和协同工作，支持团队成员实时沟通和协同工作，提高工作效率。

    预计到2025年将达到近360亿美元。这一巨大增长部分归功于快速发展的建模和模拟能力以及更强大的物联网传感器，并导致该技术变得越来越各个部门的各种规模的组织都可以访问。换言之，它不再局限于那些大型的跨国公司。数字孪生技术如何工作？数字孪生可以是任何物理对象的虚拟复制品。这可能是建筑物或工作空间、飞机发动机、宇宙飞船、风力涡轮机。它甚至可以是一整座城市。数字孪生还可以模仿流程和物理资产。使用真实世界数据来模拟产品或过程将如何执行的计算机程序是描述数字孪生的好方法。该计划将物联网数据与人工智能、机器学习和分析相结合，以创建强大的数据输出，可用于做出明智的决策，同时降低风险、时间和成本，并显着提高成功率。总之，数字双胞胎的创建可以为防止物理对象发生代价高昂的故障铺平道路，并通过使用先进的预测、监控和分析数据来测试流程和服务。数字孪生可以解决哪些挑战？数字化转型以及物联网、自动化、机器学习和人工智能等技术现在以其在简化程序和以大数据形式提供大量有价值信息方面的优势而闻名，这些信息可以被深入挖掘以帮助并提高准确性到决策过程。然而，将这些方面成功地应用到现有流程中可能是一项挑战。实际上。

    这意味着为用户提供更简化的服务，并为服务提供商提供更大的追加销售机会。例如，通过监控在数字领域重新创建的特定场景中的磨损，可以在相关的情况下提供额外的保修或维护选项，并证明他们的需求。通过提供物理资产的虚拟模型，数字孪生可以通过多种方式使业务运营受益。从分析根本原因到提出智能建议，从允许微调到提供预测性维护所需的洞察力，该技术为资产或流程的过去、现在和未来性能提供了异常清晰的信息，以及有关如何实现更好的建议结果。数字孪生不只是物理领域的3D模型，它还可以实时深入分析数据、工作流程和人类行为，从而可以立即采取行动来优化性能并避免代价高昂的问题。数字孪生如何使智能建筑受益？利用传感器、仪表和监视器提供可用于增强建筑物运营方面和改善其室内环境的洞察力的智能建筑可以从使用数字孪生中受益匪浅。安全性、舒适性和效率都将通过智能建筑技术得到改善。但是，当引入数字孪生时，优势会增加。数字孪生可以查看建筑物的各个系统如何相互交互以及整个建筑物的交互方式，还需要一个漫长而冗长的手动过程。数字孪生采用单独的系统，将它们组合在一起，以便它们相互通信。对领导尤其是需要管理多个建筑物的领导来说。基于数据分析和机器学习算法的智能预测，提前发现设备故障风险并采取相应措施。

    维修管理：作为设备管理不可或缺的环节，维修管理过程中可以采用“预防维修”、“事后维修”相结合的工作方式，这种维修管理可以在保证设备正常运转的基础上，同时降低因“过度维修”造成的费用过高问题，从实际情况来看，这种维修管理方式主要保障了设备的正常运行，并不能有效提升设备的综合性能。维护人员要加强设备问题的改进，对其运行参数、故障率等有尽可能的认识，提升解决问题的针对性和有效性，从根本上提升设备运行的可靠性，继而形成良性的维修管理系统。与此同时，要强化“全员维修”的理念，明确工作职责和任务，坚持“谁的设备由谁管”，建立奖罚分明的维修管理制度，提升工作人员的积极性和主观能动性，有效提升设备维修的整体效果。档案管理：设备档案是包含设备一生的材料，一般包括设备前期与后期两部分。前期档案包括设备订购、随机供给和安装验收的材料，后期档案包括使用后各种管理与修理的材料。完整、系统的设备档案，有利于实现对设备的全过程管理；通过对档案中的设备资料技术参数的分析和比较，有利于确定设备故障发生的规律，便于排除故障和提报备品备件；加强设备运行状态和维修情况的跟踪，同时注重设备技术改造和更新。设备巡检和维护计划功能帮助用户制定有效的巡检计划和维护工作流程。设备全生命周期管理系统结构设计

资产管理和维护记录功能让用户实时跟踪设备资产和维护记录，提高资产管理效率。设备全生命周期管理系统结构设计

智能制造就其本质而言可以分为软件和硬件两个方面：软件是一种面向个性化定制生产模型式的资源协调系统，实现供应链整体优化与协调；而硬件是“智慧工厂”，即实现人、机、料之间数字化通信基础上，以统一的数字化模型来优化和指挥各个生产单元的先进加工系统。智能制造实现的关键是上述两个层面建设完成的基础，即如何实现软件、硬件的深度融合。为应对第四次工业时代，我国将推进信息化与工业化深度融合作为“中国制造2025”九项战略任务之一。提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向，着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。智能制造的硬件部分，首先基础的是高度自动化和具有自主通信能力的生产加工设备。而智慧工厂的优化模型所给出的管理策略，基础部分就是如何实现这些智能装备和生产单元的高可用性。只有这样才能实现智能制造要求的客户定制生产任务不因产能瓶颈、非计划停机、设备加工性能不足等因素而无法执行。智能制造环境下的设备管理变化突出表现在三方面，一是大量复杂智能化设备的应用，必然引发设备运维管理在方法、工具、理念和团队方面的变革；二智能化设备的应用。设备全生命周期管理系统结构设计