在当今这个高度数字化、自动化的时代,物联网技术正以前所未有的速度改变着各行各业的生产运营方式,尤其是在确保生产正常运行时间和提高生产效率方面,物联网展现出了其不可替代的关键作用。我们在各个领域都面临着供应链问题。供应问题背后的一个关键原因是生产停机。据估计,由于停机时间,工厂可能会损失多达20%的生产率。预测性维护的概念可以追溯到90年代。传感器的不可用性和计算资源的缺乏使得当时的实施变得困难。物联网、机器学习、云计算和大数据分析的引入使预测性维护成为主流。特别是,物联网对预测性维护至关重要。它能够将机器的物理动作转化为数字信号,如振动、温度和电导率,以便处理和分析。正如研究数据显示,计划外停工的财务影响是非常严重的。在成本控制方面,该系统通过记录设备生命周期内的各项数据,包括采购、安装、运维及报废等各个环节。设备全生命周期管理系统生命周期
随着市场经济的快速发展企业面临的竞争压力和成本压力愈来愈大,企业在生产经营活动中对自动化(智能化)、高效能的设备设施依赖度越来越高,比较大限度地降低生产成本和提升经济效益成为企业追求的目标。在这种背景下,产生了所谓的0概念和1概念.设备零故障是零概念的一种。就是在设备故障发生之前,运用适当的维修策略消除故障隐患和设备缺陷,使设备始终处于完好工作状态。设备零故障管理平台(智能维护网**开发)采用B/S结构实现,在Microsoft公司的Windows操作系统和IE浏览器的支撑下运行,无需安装客户端软件,授权用户可以在任何PC机上通过IE浏览器完成设备状态监测和故障诊断工作。设备零故障管理平台为企业提高现代设备管理现代化水平,确保生产效率、稳定产品质量、控制生产成本,提高经济效益在经济寒冬下立于不败之地保驾护航。生产管理需求连续生产,主要生产线一旦发生故障。设备全生命周期管理系统生命周期集成SCADA系统实时数据,动态监控产线设备OEE(综合效率),定位瓶颈。
麒智设备管理系统的智能设备预测性维护功能利用数据分析和机器学习算法,帮助用户实现设备故障的预测和维护计划的优化,从而提高设备的可靠性和降低维修成本。通过对设备的历史数据和运行状况的分析,系统能够识别设备的潜在故障模式和异常行为。系统会分析设备数据中的关键指标和趋势,并与预先设定的故障模式进行比对。一旦发现与故障模式相符的趋势,系统会自动生成故障预警,并提供相应的维护建议。此外,系统还能够根据设备的工作负荷和运行时间,计算出设备的维护需求。
设备采购管理:包括采购申请、供应商管理、采购验收等采购流程会涉及到的方方面面,助力企业实现采购需求、采购申请、合同管理、供应商管理、设备验收等管理。支持逐级灵活审批,并可通过对供应商的管理,高效建立供方体系,设备交付后支持验收确认,支持采购部门能及时根据部门员工发起的采购申请快速响应,提高办公效率。设备台账管理:用户也可通过系统的台账列表可以轻松查看任何设备相关的信息,包括设备型号、购置日期、使用部门、使用状态、制造商等,还可以查阅其安装日期、图片、相关文档、历史工单、故障履历等。支持设备和备件双向关联,支持设备档案多媒体格式:视频、图片、文档等关联。一物一码管理:支持企业用户扫码查看设备信息的同时支持手机扫码便捷报修。帮助企业准确评估设备投资回报率,还能根据设备性能与成本效益,优化资源配置,实现成本的有效控制。
在能效管理方面,系统通过实时监测设备能耗,识别能效提升机会。某钢铁企业通过优化关键设备的运行参数,单台设备能耗降低18%,年节约能源成本1200万元。系统还能根据生产计划自动生成比较好的用能方案,某制造企业通过错峰生产,年节省电费支出800万元。实施数字化设备管理系统需要企业统筹规划。首先是基础建设阶段,重点完成设备联网和数据平台搭建;其次是功能完善阶段,开发各类智能化应用场景;持续优化阶段,通过数据分析和经验积累不断提升管理水平。某电子制造企业通过系统实施,在18个月内实现设备综合效率提升15%,运维成本降低28%。医院通过ELMS优化医疗设备采购与维护,减少设备闲置率,提升诊疗效率。济南设备全生命周期管理运行维护
不仅有助于企业评估设备价值,优化资产配置,还为设备的升级改造或报废决策提供了强有力的数据支持。设备全生命周期管理系统生命周期
完整的ELMS系统通常采用包括感知层、网络层、平台层、应用层和展示层在内的分层架构设计,其中感知层由各类传感器、RFID标签、智能仪表等组成,网络层包括工业以太网、5G、LoRa等通信技术,平台层提供数据存储、处理和分析的功能,应用层面向不同业务场景提供专业模块,展示层则通过可视化界面和移动端应用实现用户交互。工业物联网(IIoT)作为ELMS的基础支撑技术,通过部署具有不同采样频率、精度和抗干扰能力的温度传感器、振动传感器、电流传感器等智能终端,实现对设备状态的实时监测和数据采集,为上层应用提供可靠的数据来源。设备全生命周期管理系统生命周期
在当今这个高度数字化、自动化的时代,物联网技术正以前所未有的速度改变着各行各业的生产运营方式,尤其是在确保生产正常运行时间和提高生产效率方面,物联网展现出了其不可替代的关键作用。我们在各个领域都面临着供应链问题。供应问题背后的一个关键原因是生产停机。据估计,由于停机时间,工厂可能会损失多达20%的生产率。预测性维护的概念可以追溯到90年代。传感器的不可用性和计算资源的缺乏使得当时的实施变得困难。物联网、机器学习、云计算和大数据分析的引入使预测性维护成为主流。特别是,物联网对预测性维护至关重要。它能够将机器的物理动作转化为数字信号,如振动、温度和电导率,以便处理和分析。正如研究数据显示,计划外停...