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随着大数据、物联网、人工智能等新技术的快速发展。生产设备也呈现出自动化、智能化、环保化等发展趋势。,企业的生产设备量也迅速扩大。在企业的生产经营活动中,从计划、维护、运行、监控、维修等开始,设备的智能控制和管理就存在着一些被忽视或被考虑的缺点。生产设备的运行状况不仅直接影响企业的生产效率、产品质量和成本,而且危及重大设备损坏和人员伤亡等重大事故的发生。与此同时,大数据的概念也越来越普及。大数据挖掘与分析贯穿于设备制造的全过程,如设备运行、设备点检、设备维护、设备维修、在线诊断、售后服务、知识库、设备改造、经验卡等,这对设备的智能化、科学化管理提出了更高的要求。德州配电设备全生命周期管理设备全生命周期管理平台通过智能分析设备运行的数据,为维护人员提供精确维修方案,减少对生产的影响。
在现有各种管理理论和方法的基础上,寻求一种新的方法来整合设备管理的知识、技术方法和信息控制能力。并将各种相关的主要因素构建成一个开放的控制和反馈系统,使设备在其生命周期的各个阶段的管理能够根据各自的特点有机地结合起来,从而实现设备资产投资价值的Z大化和运行效率的极限化。设备管家制 设备管家制是以产品为中心、以点检为重要装备保障管理体制,企业产品作业线上的事由三位一体的基层设备管理机构即产线设备管家来实施,充分调动基层员工的积极性,形成领导和基层两个积极性,追求装备价值的Z大化。
设备技术管理的重点是建立设备健康档案的动态管理系统。在平台实施初期,通过建立完善的设备基础台帐信息,然后通过任务驱动机制将所有设备工作记录自动更新到设备台帐,实现设备档案信息的完整动态管理。贯彻人体健康科学的理念,建立以预防为主的设备管理体系,是设备管理和控制的重点。设备管控体系分为预防、诊断和处置三个层次,其中预防管理主要分为点检管理、定期工作管理和计划维修管理;诊断管理主要包括技术监督管理和设备评估管理;处置管理主要指设备缺陷管理、维修和技术改造项目管理。设备全生命周期管理平台的可视化,包括可视化设备建模、设备安装管理、设备台账管理、巡检管理等内容。
企业数字化转型已然是企业生存发展的必然趋势。不管是国家十四五规划层面的倡导,还是企业自身产业升级的需求,企业的数字化转型势在必行。企业数据化转型比较好实践路径工业企业实现数字化转型需要根据企业自身特有需求,针对生产设备循序渐进的进行。从比较低层设备数据连接,设备数据可视化,设备数据分析,设备故障预测,设备自适应到引入AI人工智能分布实现。设备运维管理一体化平台架构设备运维管理一体化平台流程闭环实现设备运维管理一体化,必须先要做到业务流程的整体闭环。从而实现,设备看得见,设备找得到,状态可控,从而达到效益提升。权限控制:根据人员属性访问特定类型、部门的设备;潍坊沃德设备全生命周期管理
设备档案:不管是设备的巡检、维修、保养、备件更换等动态记录,还是说明书、基础信息等,扫码即可查看;德州信息系统设备全生命周期管理
满足各类设备和接入场景的需求。快速接入提供串行、多语言开源IoTDeviceSDK,预集成主流模块和芯片,简化设备接入难度,性能稳定,服务资源灵活扩展。支持亿级设备访问、百万级消息并发、服务可用性、双向证书认证等多种认证方式。各种传输加密协议保证通道安全,数据隐私保护符合欧盟GDPR标准。智能电梯无人机智能抄表业务挑战一台电梯需要配备3-5个不同类型的传感器。设备长期连接平台,设备加载后对平台性能和可扩展性要求高,客户收益高。多种传感器基于边缘网关接入,边缘网关预集成平台DeviceSDK,简化了接入难度。该平台支持数十亿的海量连接和数百万的高并发。德州信息系统设备全生命周期管理
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系统架构物联网平台通常可分为四个层次:设备层、网络层、平台层和应用层。设备层:包括各种物联网设备和传感器,负责采集环境数据和设备状态信息。网络层:通过各种网络技术(如WiFi、蓝牙等)将数据传输至云端或本地服务器。平台层:负责对数据进行存储、管理和分析。应用层:为用户提供可视化的界面,以便进行设备管理和数据分析。**要素与技术物联网技术的要素包括传感器、通信技术、云计算和大数据分析等。传感器、RFID标签、摄像头等感知设备能够实时采集生产现场的数据,如温度、湿度、速度、压力等。通过无线网络、有线网络或混合网络实现数据的互联互通。利用云计算、大数据、人工智能等技术对数据进行清洗、存储、分析和挖掘...