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企業設備管理的發展趨勢與階段，隨著工業互聯網技術的深入應用和工藝智能化進程的推進，呈現出以下幾個主要特點和發展階段：

工業互聯網帶來設備運維模式的變革：傳統設備運維，以設備靜態數據為基礎，自上而下由流程驅動；基于IIoT的設備運維，以設備實時工況為基礎，自下而上由IoT數據驅動。、

隨著工業技術的創新與發展，工業設備變得更加復雜、高效與智能，企業對設備的依賴程度越來越高，同時對設備的安全性、可靠性、經濟性也提出了更高的要求，設備維護工作面臨巨大挑戰。如何切實提高設備服務可靠性，減少維修成本和非計劃停機時間，達到更高的運營績效水平，已成為當下各大企業的重點工作。總體而言，企業設備管理在數字化和智能化轉型過程中面臨諸多挑戰，這些挑戰主要包括但不限于以下幾個方面：

1）設備技術更新快速：

• 設備的更新換代速度加快，使得企業需要不斷跟進新技術，對新型智能設備的運維、監控和維護能力提出更高要求；

• 硬件與軟件集成復雜性增加，硬件故障診斷和修復需要更專業的技術支持。

2）數據集成與分析：

• IT（信息技術）與OT（操作技術）融合是當前的一大挑戰，如何有效整合并利用來自不同系統和設備的大數據，實現設備狀態實時監控和預測性維護是一個難點；

• 數據采集標準化程度低，不同品牌、型號的設備間數據接口不統一，導致數據難以集中管理和分析。

3）資產管理效率：

• 設備全生命周期管理效率低下，包括采購、安裝、使用、維護、報廢等環節，缺乏有效的信息化管理系統來跟蹤和優化資產利用率。

4）成本控制與預算優化：

• 在保證設備高效運行的同時，企業還需要合理控制設備維護成本，通過預防性維修、精準更換配件等方式降低總體運營成本。

5）設備可靠性提升：

• 延長設備使用壽命，建立零故障或接近零故障的預防維修體系，確保生產連續性和穩定性。

由于設備運營管理不善在業務方面給企業帶來的損失與日俱增，以某整車企業為例，其損失情況如下：

1）基于工業互聯網的設備智能運維管理目標

從連接、報警、到預防、預測分階段建設，實現設備智能運維

2）基于工業互聯的設備智能運行核心業務交互（業務架構）

基于IoT平臺采集設備的運行過程數據， PHM系統對設備運行狀態進行分析與判斷。根據分析結果聯動EDM（設備管理系統）生成維修或保養工單，實現工單的執行、分析。

3）設備智能運維解決方案應用架構

1）設備結構數字化建模

除傳統設備臺賬管理，還支持設備結構建模：可按設備結構向下多級分解，支持分解到設備最小可維護單元，并在最小可維護單元定義設備維護策略等諸多屬性。

2）運維基準-保養精準維護

通過對設備IoT數據的實時采集和監控，從傳統的周期性維護到按實際工況的預防性維護，避免過渡維護和維護不足，實現精準維護；可以有效避免設備故障的發生。

3）運維基準-設備巡檢精準維護

• IoT采集的關鍵參數可解決大部分數據監視類的巡檢任務，準確高效且減輕工作量

• 從人工周期性巡檢到IoT自動實時巡檢

• 同時支持人工巡檢做補充

4）運維基準-IoT平臺復雜規則報警

可以根據不同業務場景進行報警，類型如下：

• 閾值報警-工況閾值報警

• 閾值報警-維保報警

• 有條件的閾值報警

• 延時報警

• 復雜計算報警

• AI數據分析報警

5）運維基準-作業集中智能調度

各類維保事項以任務形式進入任務池，系統根據各任務預設要求，智能派發工單。

6）作業執行-APP端作業執行

7）知識沉淀：故障分析

故障發生后，事后分析依然重要，通過故障分析，找出故障真因，故障閉環改善。分析報告積累沉淀為設備知識庫。

8）知識沉淀：設備知識庫

積累設備各類知識文檔、維修履歷、設備故障樹、形成設備知識庫，知識不斷積累和優化。

9）設備故障診斷與健康管理（PHM）

通過PHM應用，監測設備的運行狀態，采用智能診斷與專家分析相結合的方式（圖譜分析、機理模型算法分析），對設備故障進行智能診斷和預測，解決哪些設備在什么時候需要維修以及如何維修的問題。