智能运维平台

构建煤炭，石油，化工等行业场景设备的预防式运维服务模式

行业现状

随着社会的发展，大量工业设备应用到生产生活过程当中，大量设备的使用在为相关企业带来便捷和价值的同时，也在困扰着企业的发展。由于使用者不能监测到设备的运行参数，无法了解设备各个部件的运行状态，从而不能预测设备故障发生时间，每当设备故障发生时，无法判断故障原因，服务工程师更不能第一时间得到故障信息、不能看到设备状态、不清楚设备的历史动作，因而无法做出正确的维保方案，只能等到现场后才能诊断。在这样的维保过程中，故障的修复时间长、售后效率低等等的管理问题就无法避免，这样给企业造成的损失将是无法估量的。

行业痛点

设备用户

故障问题发现不及时

故障频发影响正常生产

非正常停机带来订单延误

维修耗时耗力却效果不好
维修人员

设备故障描述不清楚

故障原因分析不到位

备品备件库存不充足

简单问题耗费大量时间
设备厂商

维修服务压力过大

流程繁杂低效

现场服务成本过高

客户满意度低

系统概述

通过物联网技术将设备连接，利用传感器对设备的各种运行状态进行实时监测，通过软件数据分析的手段对设备的运行状态以及健康状态进行分析，满足企业管理者对设备直观即时的监控，紧盯关键环节，提早发现潜在问题，预先找到改良方法，杜绝无谓浪费和设备宕机。除了设备的可视化在线监控之外，通过智能分析设备，数据异常报警，生成维修计划，形成维修记录。日常的设备幢测，保养，巡检，都可以实现人工巡检和设备在线监测来一起完成。另外通过对设备的全生命周期监控，可以对设备的寿命进行分析和研判，可以对生产厂家的销售计划提供决策。

系统架构

系统功能

系统优势

设备数据统一管理

实现多专业检测诊断数据的汇聚，为重点设备类别的状态综合诊断创造条件，打通现场控制系统、检测诊断系统与设备管理业务系统之间的数据获取通道，实现设备状态信息、工艺过程信息和业务管理信息的匹配，提高状态预警的准确性和状态判断的响应速度。
构建新型智能诊断服务模式

建成设备状态大数据中心的软硬件设施，开发一批面向典型设备（部件）类别的状态预警、故障诊断模型，形成基于远程监控平台的设备状态智能管控模式。
设备全生命周期管理

融合多设备、多状态、多专业、多领域的数据，形成长产业服务链。构建以大数据平台为载体，形成基于性能衰退分析的设备寿命预测技术和全生命周期服务能力。