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企業(yè)設(shè)備管理的發(fā)展趨勢(shì)與階段，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深入應(yīng)用和工藝智能化進(jìn)程的推進(jìn)，呈現(xiàn)出以下幾個(gè)主要特點(diǎn)和發(fā)展階段：

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)設(shè)備運(yùn)維模式的變革：傳統(tǒng)設(shè)備運(yùn)維，以設(shè)備靜態(tài)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，自上而下由流程驅(qū)動(dòng)；基于IIoT的設(shè)備運(yùn)維，以設(shè)備實(shí)時(shí)工況為基礎(chǔ)，自下而上由IoT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。、

隨著工業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，工業(yè)設(shè)備變得更加復(fù)雜、高效與智能，企業(yè)對(duì)設(shè)備的依賴程度越來(lái)越高，同時(shí)對(duì)設(shè)備的安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性也提出了更高的要求，設(shè)備維護(hù)工作面臨巨大挑戰(zhàn)。如何切實(shí)提高設(shè)備服務(wù)可靠性，減少維修成本和非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，達(dá)到更高的運(yùn)營(yíng)績(jī)效水平，已成為當(dāng)下各大企業(yè)的重點(diǎn)工作。總體而言，企業(yè)設(shè)備管理在數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨諸多挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)主要包括但不限于以下幾個(gè)方面：

1）設(shè)備技術(shù)更新快速：

• 設(shè)備的更新?lián)Q代速度加快，使得企業(yè)需要不斷跟進(jìn)新技術(shù)，對(duì)新型智能設(shè)備的運(yùn)維、監(jiān)控和維護(hù)能力提出更高要求；

• 硬件與軟件集成復(fù)雜性增加，硬件故障診斷和修復(fù)需要更專業(yè)的技術(shù)支持。

2）數(shù)據(jù)集成與分析：

• IT（信息技術(shù)）與OT（操作技術(shù)）融合是當(dāng)前的一大挑戰(zhàn)，如何有效整合并利用來(lái)自不同系統(tǒng)和設(shè)備的大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)性維護(hù)是一個(gè)難點(diǎn)；

• 數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)化程度低，不同品牌、型號(hào)的設(shè)備間數(shù)據(jù)接口不統(tǒng)一，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以集中管理和分析。

3）資產(chǎn)管理效率：

• 設(shè)備全生命周期管理效率低下，包括采購(gòu)、安裝、使用、維護(hù)、報(bào)廢等環(huán)節(jié)，缺乏有效的信息化管理系統(tǒng)來(lái)跟蹤和優(yōu)化資產(chǎn)利用率。

4）成本控制與預(yù)算優(yōu)化：

• 在保證設(shè)備高效運(yùn)行的同時(shí)，企業(yè)還需要合理控制設(shè)備維護(hù)成本，通過(guò)預(yù)防性維修、精準(zhǔn)更換配件等方式降低總體運(yùn)營(yíng)成本。

5）設(shè)備可靠性提升：

• 延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命，建立零故障或接近零故障的預(yù)防維修體系，確保生產(chǎn)連續(xù)性和穩(wěn)定性。

由于設(shè)備運(yùn)營(yíng)管理不善在業(yè)務(wù)方面給企業(yè)帶來(lái)的損失與日俱增，以某整車企業(yè)為例，其損失情況如下：

1）基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備智能運(yùn)維管理目標(biāo)

從連接、報(bào)警、到預(yù)防、預(yù)測(cè)分階段建設(shè)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能運(yùn)維

2）基于工業(yè)互聯(lián)的設(shè)備智能運(yùn)行核心業(yè)務(wù)交互（業(yè)務(wù)架構(gòu)）

基于IoT平臺(tái)采集設(shè)備的運(yùn)行過(guò)程數(shù)據(jù)， PHM系統(tǒng)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析與判斷。根據(jù)分析結(jié)果聯(lián)動(dòng)EDM（設(shè)備管理系統(tǒng)）生成維修或保養(yǎng)工單，實(shí)現(xiàn)工單的執(zhí)行、分析。

3）設(shè)備智能運(yùn)維解決方案應(yīng)用架構(gòu)

1）設(shè)備結(jié)構(gòu)數(shù)字化建模

除傳統(tǒng)設(shè)備臺(tái)賬管理，還支持設(shè)備結(jié)構(gòu)建模：可按設(shè)備結(jié)構(gòu)向下多級(jí)分解，支持分解到設(shè)備最小可維護(hù)單元，并在最小可維護(hù)單元定義設(shè)備維護(hù)策略等諸多屬性。

2）運(yùn)維基準(zhǔn)-保養(yǎng)精準(zhǔn)維護(hù)

通過(guò)對(duì)設(shè)備IoT數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和監(jiān)控，從傳統(tǒng)的周期性維護(hù)到按實(shí)際工況的預(yù)防性維護(hù)，避免過(guò)渡維護(hù)和維護(hù)不足，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)維護(hù)；可以有效避免設(shè)備故障的發(fā)生。

3）運(yùn)維基準(zhǔn)-設(shè)備巡檢精準(zhǔn)維護(hù)

• IoT采集的關(guān)鍵參數(shù)可解決大部分?jǐn)?shù)據(jù)監(jiān)視類的巡檢任務(wù)，準(zhǔn)確高效且減輕工作量

• 從人工周期性巡檢到IoT自動(dòng)實(shí)時(shí)巡檢

• 同時(shí)支持人工巡檢做補(bǔ)充

4）運(yùn)維基準(zhǔn)-IoT平臺(tái)復(fù)雜規(guī)則報(bào)警

可以根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行報(bào)警，類型如下：

• 閾值報(bào)警-工況閾值報(bào)警

• 閾值報(bào)警-維保報(bào)警

• 有條件的閾值報(bào)警

• 延時(shí)報(bào)警

• 復(fù)雜計(jì)算報(bào)警

• AI數(shù)據(jù)分析報(bào)警

5）運(yùn)維基準(zhǔn)-作業(yè)集中智能調(diào)度

各類維保事項(xiàng)以任務(wù)形式進(jìn)入任務(wù)池，系統(tǒng)根據(jù)各任務(wù)預(yù)設(shè)要求，智能派發(fā)工單。

6）作業(yè)執(zhí)行-APP端作業(yè)執(zhí)行

7）知識(shí)沉淀：故障分析

故障發(fā)生后，事后分析依然重要，通過(guò)故障分析，找出故障真因，故障閉環(huán)改善。分析報(bào)告積累沉淀為設(shè)備知識(shí)庫(kù)。

8）知識(shí)沉淀：設(shè)備知識(shí)庫(kù)

積累設(shè)備各類知識(shí)文檔、維修履歷、設(shè)備故障樹(shù)、形成設(shè)備知識(shí)庫(kù)，知識(shí)不斷積累和優(yōu)化。

9）設(shè)備故障診斷與健康管理（PHM）

通過(guò)PHM應(yīng)用，監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，采用智能診斷與專家分析相結(jié)合的方式（圖譜分析、機(jī)理模型算法分析），對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行智能診斷和預(yù)測(cè)，解決哪些設(shè)備在什么時(shí)候需要維修以及如何維修的問(wèn)題。