工厂设备管理提升

设备维护台帐包括设备的维护计划、设备日常维护消缺记录、各类维护技术资料、设备事故事件记录等内容。系统提供对各类维护数据的录入、存储、审批、 查询检索与统计。系统建立数据、报告与设备的对应关系、提供多维度的数据查询功能，在文档转换引擎的帮助下对查询结果进行文档转换和拼接，成册输出。对部分重点数据实现与历史数据对比，形成比较曲线，通过曲线，维护人员可以直观的了解设备的运行状况和变化情况。加强电厂设备维护台账的管理，极大的保障了电厂的安全发电。设备管理是安全生产的保障。工厂设备管理提升

通过互联网进行连接被广泛应用于许多行业，物联网市场覆盖多个应用领域，包括制造业，能源与电力，石油和天然气，金属和采矿，物流，交通运输，农业，医疗保健等。报告数据显示，2021年制造业在工业物联网市场份额占比达20.73%。工业物联网市场分为硬件，软件和服务。服务在工业物联网中占有重要地位，出现了一批提供完整物联网解决方案的厂家，从提供硬件、通信设备，到软件平台，数据采集，系统集成等一揽子解决方案。深圳立腾致远科技有限公司机电设备管理平台加强设备管理有助于提高设备的生命周期。

重点设备应定期进行精度、性能测试，做好记录，发现精度、效能降低，应进行调整或检修；对主要重点设备的关键部位要进行日常点检和定期点检，并做好记录。特种设备指防爆电气设备、压力容器和起吊设备，应严格按照国家有关规定进行使用和管理，定期进行检测和预防性试验，发现隐患，必须更换或立即进行处理。加强设备润滑管理，建立并严格执行润滑“五定”即定人、定质、定点、定量、定期制度，做好换油记录。主要设备要建立润滑卡片，开展根据油质状态监测换油。

在这个“以顾客、竞争和变革”为主导的新时代，国内外同行竞争十分残酷，国内企业必须提升核主要竞争力。现代企业的管理层次向精简、高效的“扁平化架构”方向发展。作为大型的制浆造纸国有企业， 设备系统应充分整合和优化配置现有维修资源，搭建“市场化、专业截图(Al+A)的集团公司大维修专业化 平台，对内以产品服务中心，以资产运营效率为中心，以降低单位产品维修费用为目标，提高员工待遇，逐步建立服务于产品的生产维护设备管理模式，追求设备用户满意和促进企业综合效率化;对外开拓维修服务市场，孕育新的效益增长点，对公司现有维修系统进行改善和优化。加强设备精细化管理，能有效保障生产过程的连续性。

收集基础数据，完善原始资料，以现代化信息管理手段，详细记录现场数据。采集设备实时状态数据，加强定期测试，累计试验数据。形成原始资料，利用这些数据、资料、定期、分析，判断设备状态，从中可以发现问题。使检修更具有针对性。关于数据采集的具体做法如下: 1)分门别类地将全厂设备的技术参数、厂家设计规定，按设备台帐方式建立数据录入计算机; 2)建立设备现有的备品备件数据库; 3)实现电站计算机监控系统，有选择地采集现场的一些实时数据，通 过不断积累和加工，进行分析整理，建立数据信息库; 4)建立表示设备运行状态的电量、水头、温度、振动、摆度、压力流 量等参数的直方图以及变化趋势的曲线等; 5)定期(每日或每季)进行分析，作出结论，判断设备是否运行正 常。如何建立工厂备品备件管理制度和流程？化工厂设备管理软件厂家

如何管理设备运维过程中的大量文档资料？工厂设备管理提升

“预测性维护”一直是工业互联网的热门话题，声称通过IoT和AI实现了预测性维护的公司繁多，许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性， 交给 “预测性维护”来解决。但据笔者观察，目前大部分此类项目预测的准确率很低，仍是概念和实验性的居多，在可解释性，可验证性、可复制性 上都还存在有问题。预测性维护的落地比预想中困难，是因为企图单纯依赖数据提取可解释的工业机理逻辑，难度远超想象。主要有两个塬因：一是因为许多企业的基础数据还缺乏积累，比如设备基本的巡点检、维护保养、故障分析记录，都还是散落在各种纸张、Excel中，设备缺乏数字化档案，基本维护保养数据、备件更换记录、故障和修理数据，包括设备的故障特征数据还没有结构化的积累，就不可能实现模型的训练和验证；二是许多厂商企图单纯依赖数据分析路径而忽略了设备工程师现有专业知识和经验的融入，光靠数学和AI算法容易走入统计陷阱，只是得到了相关性，不容易得出可解释、可预测的因果性模型。工厂设备管理提升