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設備數(shù)字運維
根云-設備數(shù)字運維(EDM)
設備智能運維,降低運維成本,提升運維效率
根云-設備數(shù)字運維系統(tǒng)(EDM)基于根云平臺的IoT數(shù)據(jù)及報警數(shù)據(jù),自動觸發(fā)維修工單、保養(yǎng)工單、巡檢工單;通過手機APP進行維護作業(yè),作業(yè)完成后產(chǎn)生故障報告、人員績效、知識文檔;通過大數(shù)據(jù)的收集進行設備健康庫的評估,并進行預防性的維修保養(yǎng);沉淀壓力機、機器人、輸送線體等行業(yè)的模型庫、指標庫、知識庫。
企業(yè)痛點
  • 設備狀態(tài)監(jiān)測
    非計劃停機損失大
    非計劃停機損失大、影響交期和客戶滿意度,緊急維修費用高;
  • 設備狀態(tài)監(jiān)測
    成本高
    無智能監(jiān)測,不能預知故障,往往存在過度維保、備件超備的情況;
  • 設備狀態(tài)監(jiān)測
    可靠性低
    人工巡檢強度大,易漏檢、誤檢、謊檢。沒有高效的管理工具支持,過程不易跟蹤,設備維保效率低;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(yè)的重點工作之一。
產(chǎn)品優(yōu)勢
  • 物聯(lián)協(xié)議支持
    基于根云平臺的物聯(lián)協(xié)議支持,實現(xiàn)設備快速接入與高頻采集能力。
  • 數(shù)據(jù)安全
    基于客戶數(shù)據(jù)安全需求,專屬云部署、對客制化功能的支撐能力。
  • 核心指標
    關鍵設備的核心指標與預測模型積累。
  • 模型計算
    基于IoT實時數(shù)據(jù)的設備健康模型計算分析能力。
  • 設施平臺
    用戶無需分別管理API、數(shù)據(jù)、消息、設備等各種復雜集成技術和基礎設施平臺。
  • 設備快速接入
    通過平臺的物模型積累行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)采集模型,可使同類的設備快速接入。
  • 高頻采集計算
    分布式服務通道,高可靠、高穩(wěn)定,可水平擴展;具備斷線回補通道,避免數(shù)據(jù)亂序。
  • 專屬云部署能力
    面向私有化環(huán)境,構(gòu)建專屬云的平臺和應用服務,以及CI/CD(持續(xù)集成交付)能力。
  • 組件庫
    具有低代碼平臺和組件管理工具,快速構(gòu)建強大的組件庫,并快速推廣復制上量
產(chǎn)品架構(gòu)
產(chǎn)品功能
六大功能降低運維成本,提升運維效率
典型應用場景
IoT實時故障報警提醒
IoT實時故障報警提醒
于IoT平臺采集實時的工況、報警或提示信息,自動創(chuàng)建維修工單,及時響應處理設備故障。
設備預防性維護
精準預防性維護
從傳統(tǒng)的周期性維護到按實際工況的預防性維護,避免過度維護和維護不足,實現(xiàn)精準維護。
  IoT自動巡檢
IoT自動巡檢
通過IoT數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)從關鍵參數(shù)人工周期性巡檢轉(zhuǎn)變?yōu)镮oT自動實時巡檢。
設備數(shù)字運維
歷史知識沉淀
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(yōu)化。解決老師傅經(jīng)驗積累、知識傳承問題,提升新人培養(yǎng)速度。
備件庫存實時預警
備件庫存實時預警
備件庫存實時預警通知,提醒進行備品備件及時采購,避免維修過程缺少備件,造成停機損失。
實施案例
熱門產(chǎn)品
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常見問題
  • q該產(chǎn)品的最大的亮點和特色是什么?
    a
    (1) 相比其它EAM資產(chǎn)管理系統(tǒng),我們以IOT設備健康信息為輸入,經(jīng)過平臺運算進行分析,驅(qū)動維護保養(yǎng)流程,將設備監(jiān)測,設備點檢,設備保養(yǎng),備件倉庫連接起來,而不是僅僅是基于流程驅(qū)動的工單調(diào)用系統(tǒng)。
    (2)基于平臺的EDM產(chǎn)品賦予了系統(tǒng)后續(xù)強大的功能,將接入與建模,數(shù)據(jù)分析運算與終端應用分離,滿足工廠,集團級別的后續(xù)擴展應用,打破信息孤島,形成完整生態(tài)。而不再是單獨的一個個的應用程序。
    (3)相比較于其它大型EAM服務商,我們的產(chǎn)品更加貼合中國企業(yè)運維管理習慣,將不符合工廠實際的功能進行了大量的改進和刪減。把最常用的功能作到精煉極致。
  • q汽車行業(yè)的應用有什么亮點?
    a
    依托多年在長城汽車等主機廠的研究,積累了以BOM為分層對象的故障診斷模型和知識庫,有針對性的開發(fā)了汽車制造的設備運維應用,將IT和行業(yè)OT知識積累結(jié)合,可以更快速的適用其它汽車制造客戶。
  • q該產(chǎn)品主要面向客戶行業(yè)、對象、場景?
    a
    主要是汽車制造為主的生產(chǎn)環(huán)境中的設備管理及運維。
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