一、设备管理的发展趋势与业务挑战
trends and challenges
1.1 设备管理发展趋势
企业设备管理的发展趋势与阶段,随着工业互联网技术的深入应用和工艺智能化进程的推进,呈现出以下几个主要特点和发展阶段:
传统设备管理阶段:
这个阶段的企业设备管理以被动式的维修保养为主,通常采用定期维护、事后维修等方式。设备故障发生后再进行修理或更换,缺乏对设备状态的实时监控和预测性分析。
预防性维护阶段:
随着传感器技术和自动化水平的提升,企业开始实施预防性维护策略,通过定期检测关键性能指标(如振动、温度等)来预判设备可能出现的问题,减少非计划停机时间。
基于状态监测的智能维护阶段:
利用物联网(iot)、大数据、云计算等技术,实现设备远程监控和状态数据采集分析。phm (prognostics and health management) 预测性维护成为主流,能够根据设备实际运行状态提前预警并安排维护活动。
全生命周期智能管理阶段:
在此阶段,设备管理融入了工业互联网体系,形成了一体化的全生命周期管理系统。从设计制造、安装调试、运行维护到退役报废,全程运用数据分析和技术手段优化设备效能,提升设备绩效,确保设备在最佳状态下运行。
工业互联网带来设备运维模式的变革:传统设备运维,以设备静态数据为基础,自上而下由流程驱动;基于iiot的设备运维,以设备实时工况为基础,自下而上由iot数据驱动。、
1.2 设备管理业务挑战
随着工业技术的创新与发展,工业设备变得更加复杂、高效与智能,企业对设备的依赖程度越来越高,同时对设备的安全性、可靠性、经济性也提出了更高的要求,设备维护工作面临巨大挑战。如何切实提高设备服务可靠性,减少维修成本和非计划停机时间,达到更高的运营绩效水平,已成为当下各大企业的重点工作。总体而言,企业设备管理在数字化和智能化转型过程中面临诸多挑战,这些挑战主要包括但不限于以下几个方面:
1)设备技术更新快速:
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设备的更新换代速度加快,使得企业需要不断跟进新技术,对新型智能设备的运维、监控和维护能力提出更高要求;
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硬件与软件集成复杂性增加,硬件故障诊断和修复需要更专业的凯时网站的技术支持。
2)数据集成与分析:
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it(信息技术)与ot(操作技术)融合是当前的一大挑战,如何有效整合并利用来自不同系统和设备的大数据,实现设备状态实时监控和预测性维护是一个难点;
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数据采集标准化程度低,不同品牌、型号的设备间数据接口不统一,导致数据难以集中管理和分析。
3)资产管理效率:
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设备全生命周期管理效率低下,包括采购、安装、使用、维护、报废等环节,缺乏有效的信息化管理系统来跟踪和优化资产利用率。
4)成本控制与预算优化:
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在保证设备高效运行的同时,企业还需要合理控制设备维护成本,通过预防性维修、精准更换配件等方式降低总体运营成本。
5)设备可靠性提升:
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延长设备使用寿命,建立零故障或接近零故障的预防维修体系,确保生产连续性和稳定性。
由于设备运营管理不善在业务方面给企业带来的损失与日俱增,以某整车企业为例,其损失情况如下:
02
树根互联设备智能运维凯时国际的解决方案
rootcloud's solution
2.1 树根互联设备智能运维凯时国际的解决方案框架
1)基于工业互联网的设备智能运维管理目标
从连接、报警、到预防、预测分阶段建设,实现设备智能运维
2)基于工业互联的设备智能运行核心业务交互(业务架构)
基于iot平台采集设备的运行过程数据, phm系统对设备运行状态进行分析与判断。根据分析结果联动edm(设备管理系统)生成维修或保养工单,实现工单的执行、分析。
3)设备智能运维凯时国际的解决方案应用架构
2.2 典型场景与用例
1)设备结构数字化建模
除传统设备台账管理,还支持设备结构建模:可按设备结构向下多级分解,支持分解到设备最小可维护单元,并在最小可维护单元定义设备维护策略等诸多属性。
2)运维基准-保养精准维护
通过对设备iot数据的实时采集和监控,从传统的周期性维护到按实际工况的预防性维护,避免过渡维护和维护不足,实现精准维护;可以有效避免设备故障的发生。
3)运维基准-设备巡检精准维护
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iot采集的关键参数可解决大部分数据监视类的巡检任务,准确高效且减轻工作量
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从人工周期性巡检到iot自动实时巡检
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同时支持人工巡检做补充
4)运维基准-iot平台复杂规则报警
可以根据不同业务场景进行报警,类型如下:
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阈值报警-工况阈值报警
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阈值报警-维保报警
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有条件的阈值报警
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延时报警
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复杂计算报警
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ai数据分析报警
5)运维基准-作业集中智能调度
各类维保事项以任务形式进入任务池,系统根据各任务预设要求,智能派发工单。
6)作业执行-app端作业执行
7)知识沉淀:故障分析
故障发生后,事后分析依然重要,通过故障分析,找出故障真因,故障闭环改善。分析报告积累沉淀为设备知识库。
8)知识沉淀:设备知识库
积累设备各类知识文档、维修履历、设备故障树、形成设备知识库,知识不断积累和优化。
9)设备故障诊断与健康管理(phm)
通过phm应用,监测设备的运行状态,采用智能诊断与专家分析相结合的方式(图谱分析、机理模型算法分析),对设备故障进行智能诊断和预测,解决哪些设备在什么时候需要维修以及如何维修的问题。
2.3 凯时国际的解决方案核心优势
设备数据采集支持1000 工业协议,支持超95%的主流控制器;
基于iot数据实现设备从运行状态监测、故障预警、故障诊断到检维修作业的设备管理业务整体闭环(数采 iot平台 eam phm);
通过三一、广本、长城、一汽大众等标杆客户项目沉淀,积累了大量设备机理模型和运维know-how,包括泵、减速机、风机、升降机、空压机、冲压机、机床等设备类型。
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树根互联设备管理实践案例
rootcloud's practical cases
长城汽车
设备智能运维管理项目
一汽大众
智慧冲压phm系统项目
广汽本田
phm系统项目