在當下這個信息化高速發展的時代,設備管理系統已成為眾多企業和組織不可或缺的一部分。這一系統通過全面覆蓋從設備采購、安裝調試到日常使用、維護保養、故障維修直至折舊報廢的全生命周期,實現了對生產機器、辦公設備、交通工具、工業裝置等各類設備的標準化和規范化管理。借助物聯網(IoT)技術,這些設備能夠嵌入傳感器、軟件和網絡連接,實現數據的高效采集與分析。
其中,工業物聯網(IIoT)作為設備管理系統的技術基石,正深刻改變著制造業的面貌。通過聯網傳感器和智能設備,IIoT技術能夠實時收集車間數據,推動人工智能和預測分析的應用。德勤數字物聯網的首席技術專家Robert Schmid指出,IIoT技術中,傳感器與實物資產相連,不僅收集并無線存儲數據,還能通過分析和機器學習自動采取行動。
設備管理軟件與IIoT技術的結合,顯著提升了制造業的運營效率。例如,當設備出現故障時,連接的傳感器能迅速定位問題并觸發維修請求,工程師和維修人員可即時在移動設備上接收工單,快速響應。這種自動化派單系統不僅提高了維修效率,還能結合大模型應用,生成處理建議或方案,將預防性維護提升至新高度。

設備管理軟件不僅能夠預測設備故障,還能根據數據預測設備的使用壽命,為維修保養提供科學依據。這一技術的應用,有效避免了不必要的維修或更換成本,為企業節省了大量開支。同時,它還能確保工人及操作人員的安全,通過傳感器監測潛在危險,提前預警,降低事故風險。
在制造業中,設備管理軟件的應用場景日益豐富。紅外熱成像技術使工程師能夠通過熱視覺發現電氣系統、機械設備等的故障,無需直接接觸設備即可進行維修與調整,大大提高了作業安全性。數字孿生技術為工程師提供了設備資產的4D圖像,通過數據采集和分析,實時監測設備狀態,發現異常值即發出警告,并利用知識庫給出解決方案。這種技術的應用,不僅加快了工程師對資產信息的了解速度,還縮小了新員工的知識差距。

隨著工業互聯網與大數據、人工智能技術的快速發展,越來越多的機器設備連接到互聯網,設備管理軟件的應用變得越來越廣泛。據數據顯示,截至2020年,已有約500億臺設備連接到互聯網上,通過設備管理軟件實現數字化轉型與升級。這種智能化工廠的建設,不僅提高了生產效率和產品質量,還促進了綠色化、低碳化的發展。
設備管理軟件不僅能夠安排檢查、預防性維護、管理庫存和工單,還能實時記錄資產歷史記錄,為管理人員提供即時訪問信息的能力。技術人員可以在手持設備上執行實際工作,輸入完成工單所需的時間,過濾歷史工單,并自動傳輸進系統。這種自動化工具的應用,大大減少了無關的勞動力成本,優化了資源配置。
國內設備管理軟件也在逐步發展應用。以璞華大數據的HawkEye設備智能維保平臺為例,該平臺已成功應用于軌道交通、制藥企業、制造業等領域,支持開發定制,具備設備運行狀態監控、自動化維保計劃、備品備件管理、設備故障信息匯總與維修工單智能化派發、報表統計分析可視化等功能。通過大數據和人工智能技術的運用,該平臺實現了AI維修助手和設備預測性維護,提高了軌道交通設備的數字化水平,降低了故障率,提升了設備利用效率。
設備管理軟件正深刻改變著制造業及各行各業,成為實現數字化、智能化轉型升級不可或缺的工具。這一技術的廣泛應用,將為企業帶來更多的機遇和挑戰,推動行業向更高水平發展。
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