面向计划维护、智能维护、智能维护的AIOT智能工业物联网设备管理平台介绍

设备管理 （EAM）。

围绕设备的整个生命周期创建设备的全息图像; 从设备点检标准、计划、路线、人员、报表，实现抽查全数字化流程管理; 计划检修是在分析备品备件寿命系数的基础上，提高检修质量和备品备件利用率; 采用AI算法分析设备运行状态，快速定位故障原因，提高设备维护效率。

一是“设备多、管理难、成本高、效率低”。

构建TPM数字化管理体系，规范设备预防性维护系统和流程，减少设备意外停机时间，提高设备运维效率和利用率。

二、设备画像

设备生命周期管理。

重点关注设备历史、基础档案、设备图集、维护记录、点检记录、维护记录、预警记录、设备OEE、设备利用率、设备CPK分析、MTBF、MTBR等。

3、设备抽查

构建数字化检测系统。

建立标准化的抽查制度，设定标准、计划、路线，自动生成工单和提醒，完成后自动生成抽查报告，分析异常指标，支持抽查监督，避免工单遗漏。

四、设备维护

创建计划内维护系统。

基于设备的计划维护，实现维护标准、维护计划、维护工单的全过程数字化系统。 通过物联网数据，可以实现设备备品备件的寿命监控，降低设备运维成本。

五设备维修

构建智能维护体系。

规范设备故障运行流程，从上报、调度、订购、完工、验收全流程管理，融合人工智能技术，实现故障溯源、维修经验推荐，减少计划外停机时间。

6. 备品备件

打造设备备件全过程。

实现从备品备件采购、入库、请购、盘点的全流程管理，支持与ERP对接，支持备品备件安全库存、备品备件寿命系数配置，完善备品备件采购决策，降低设备运维成本。

7. 报告中心

设备运维综合数据分析。

基于TPM管理系统，实现设备的日常运维分析和统计，从人员效率、设备利用率、设备异常原因、设备稳定性分析等方面，利用数据辅助设备运维决策效率。