随着社会的发展,,,大量工业设备应用到生产生活过程当中,,,,大量设备的使用在为相关企业带来便捷和价值的同时,,也在困扰着企业的发展。。。。由于使用者不能监测到设备的运行参数,,,,无法了解设备各个部件的运行状态,,,从而不能预测设备故障发生时间,,,,每当设备故障发生时,,,,无法判断故障原因,,,,服务工程师更不能第一时间得到故障信息、、不能看到设备状态、、不清楚设备的历史动作,,,因而无法做出正确的维保方案,,,,只能等到现场后才能诊断。。在这样的维保过程中,,,,故障的修复时间长、、、、售后效率低等等的管理问题就无法避免,,,这样给企业造成的损失将是无法估量的。。
故障问题发现不及时
故障频发影响正常生产
非正常停机带来订单延误
维修耗时耗力却效果不好
设备故障描述不清楚
故障原因分析不到位
备品备件库存不充足
简单问题耗费大量时间
维修服务压力过大
流程繁杂低效
现场服务成本过高
客户满意度低
通过物联网技术将设备连接,,利用传感器对设备的各种运行状态进行实时监测,,,通过软件数据分析的手段对设备的运行状态以及健康状态进行分析,,满足企业管理者对设备直观即时的监控,,紧盯关键环节,,提早发现潜在问题,,,,预先找到改良方法,,杜绝无谓浪费和设备宕机。。。。除了设备的可视化在线监控之外,,,,通过智能分析设备,,,数据异常报警,,,生成维修计划,,,形成维修记录。。。。日常的设备幢测,,保养,,,巡检,,,,都可以实现人工巡检和设备在线监测来一起完成。。。。另外通过对设备的全生命周期监控,,,可以对设备的寿命进行分析和研判,,可以对生产厂家的销售计划提供决策。。。。
实现多专业检测诊断数据的汇聚,,为重点设备类别的状态综合诊断创造条件,,打通现场控制系统、、检测诊断系统与设备管理业务系统之间的数据获取通道,,,实现设备状态信息、、、工艺过程信息和业务管理信息的匹配,,,,提高状态预警的准确性和状态判断的响应速度。。。
建成设备状态大数据中心的软硬件设施,,,开发一批面向典型设备(部件)类别的状态预警、、、故障诊断模型,,,,形成基于远程监控平台的设备状态智能管控模式。。。
融合多设备、、、、多状态、、多专业、、、、多领域的数据,,,,形成长产业服务链。。。构建以大数据平台为载体,,,,形成基于性能衰退分析的设备寿命预测技术和全生命周期服务能力。。