设备运维
设备全生命周期智能监测与预测性维护
设备运维
通过数字孪生实时展示设备运行状态、性能指标和健康度。可视化关键零部件的运行参数、故障预警、维护记录等信息，帮助运维人员快速定位问题并进行预防性维护。
挑战与痛点
设备数据采集标准不统一
多品牌设备数据格式各异,通讯协议不统一,导致数据难以统一接入和处理,影响监测的实时性和准确性,增加了数据集成的难度和成本。
故障诊断依赖经验难以量化
设备故障诊断主要依赖维修人员经验判断,缺乏科学的量化指标和评估标准,难以建立统一的诊断模型,影响故障预测的准确性。
预测性维护决策支持不足
虽有大量运行数据,但缺乏有效的数据分析模型和决策方法,难以准确预测设备寿命和最优维护时间,造成维护成本增加。
设备全生命周期管理碎片化
设备从采购、安装到报废的全周期数据分散在不同系统中,缺乏统一视图,难以实现资产全生命周期的精细化管理。