缺乏设备信息化管理系统

缺乏设备信息化管理系统

企业在设备管理过程中没有一套完善的信息化管理系统,设备的台账管理、维修管理、日常维护等管理仍是通过纸质流程管理。

设备异常时无法深入分析

设备异常时无法深入分析

设备出现异常时,无法辅助判断异常产生的原因及部位,不能为维修决策提供科学依据。

监测数据分析方法单一

监测数据分析方法单一

DCS 系统是水泥企业对关键设备进行监测的主要方式,监测点太少,不能完全反映设备实际运行的状况。

点巡检管理落后

点巡检管理落后

依靠通过人的五感(视、听、嗅、味、触)等主观方法进行巡检,缺乏专业工具。巡检管理制度不健全,对巡检人员责任心及水平等要求较高。测量来的数据采用人工记录,设备运行数据不能及时收集与分析整理。

采用传统维修模式

采用传统维修模式

企业的设备管理模式还比较落后,依然采用计划维修和事后维修的模式,经常出现过维修和欠维修的现象,延长企业维修周期,增加企业的维修成本。

监测数据分析方法单一

设备状态评价依靠经验

设备管理过程中完全依靠经验感知设备运行状态,不同人员差异性较大,经验很难进行总结与推广。

行业解决方案

煤炭

基于数据驱动,以AI智能算法+机理模型为煤炭企业提供设备健康全生命周期管理,实现设备运行状态感知、健康监测评估、智能化预警、诊断和预测性维护,达到设备资产优化调度与管理。

电力

为火力发电企业、输电单位提供的智能设备管理解决方案,最大限度确保发电厂可靠运行、高效运行。

化工

基于物联网、大数据、人工智能应用的预测性维护解决方案,精确判断设备运行状态、智能化预警、诊断和分析设备故障原因,实现设备状态可控、保障安全高效生成、降低运行维护难度。

烟草

通过对卷烟厂关键设备实施在线振动监测分析,可将各种机组的实时运行状态传递给相关的设备管理人员,为设备预知维修、备件管理提供主要决策依据,保障设备安全、稳定运行。

钢铁

为钢铁企业提供快速、低成本部署业务,利用高弹性、高可靠、高并发、安全防护的特点,通过物联网、大数据分析和AI算法服务,实现设备预测性维护,助理钢铁企业实现降本增效。

水泥

通过信息化手段实现对设备状态的全方位监控,实时监测设备故障全过程,分析诊断故障原因,掌握设备的真实健康程度,优化检修项目、方式和周期,保障设备安全、稳定、高效、长期健康运行。

为超过100家客户提供服务 用户覆盖烟草、电力、煤炭、化工、水泥30+行业

为超过100家客户提供服务,用户覆盖教育、电商、金融、物流、游戏30+行业

开启设备智能化管理之旅

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