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根云-工業趨勢分析
返回一、設備管理的發展趨勢與業務挑戰
Trends and Challenges
1.1 設備管理發展趨勢
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：
傳統設備管理階段：
這個階段的企業設備管理以被動式的維修保養為主，通常采用定期維護、事后維修等方式。設備故障發生后再進行修理或更換，缺乏對設備狀態的實時監控和預測性分析。
預防性維護階段：
隨著傳感器技術和自動化水平的提升，企業開始實施預防性維護策略，通過定期檢測關鍵性能指標（如振動、溫度等）來預判設備可能出現的問題，減少非計劃停機時間。
基于狀態監測的智能維護階段：
利用物聯網（IoT）、大數據、云計算等技術，實現設備遠程監控和狀態數據采集分析。PHM (Prognostics and Health Management) 預測性維護成為主流，能夠根據設備實際運行狀態提前預警并安排維護活動。
全生命周期智能管理階段：
在此階段，設備管理融入了工業互聯網體系，形成了一體化的全生命周期管理系統。從設計制造、安裝調試、運行維護到退役報廢，全程運用數據分析和技術手段優化設備效能，提升設備績效，確保設備在最佳狀態下運行。
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。、
1.2 設備管理業務挑戰
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：
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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；
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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：
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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；
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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：
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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：
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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：
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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：
02
樹根科技設備智能運維解決方案
Rootcloud's Solution
2.1 樹根科技設備智能運維解決方案框架
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
2.2 典型場景與用例
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
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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
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從人工周期性巡檢到IoT自動實時巡檢
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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：
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閾值報警-工況閾值報警
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閾值報警-維保報警
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有條件的閾值報警
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延時報警
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復雜計算報警
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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。
2.3 解決方案核心優勢
設備數據采集支持1000+工業協議，支持超95%的主流控制器；
基于IoT數據實現設備從運行狀態監測、故障預警、故障診斷到檢維修作業的設備管理業務整體閉環（數采+IoT平臺+EAM+PHM）；
通過三一、廣本、長城、一汽大眾等標桿客戶項目沉淀，積累了大量設備機理模型和運維know-how，包括泵、減速機、風機、升降機、空壓機、沖壓機、機床等設備類型。
03
樹根科技設備管理實踐案例
Rootcloud's Practical Cases
長城汽車
設備智能運維管理項目
一汽大眾
智慧沖壓PHM系統項目
廣汽本田
PHM系統項目
