“预测性维护”一直是工业互联网的热门话题，声称通过IoT和AI实现了预测性维护的公司繁多，许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性， 交给 “预测性维护”来解决。但据笔者观察，目前大部分此类项目预测的准确率很低，仍是概念和实验性的居多，在可解释性，可验证性、可复制性 上都还存在有问题。预测性维护的落地比预想中困难，是因为企图单纯依赖数据提取可解释的工业机理逻辑，难度远超想象。主要有两个塬因：一是因为许多企业的基础数据还缺乏积累，比如设备基本的巡点检、维护保养、故障分析记录，都还是散落在各种纸张、Excel中，设备缺乏数字化档案，基本维护保养数据、备件更换记录、故障和修理数据，包括设备的故障特征数据还没有结构化的积累，就不可能实现模型的训练和验证；二是许多厂商企图单纯依赖数据分析路径而忽略了设备工程师现有专业知识和经验的融入，光靠数学和AI算法容易走入统计陷阱，只是得到了相关性，不容易得出可解释、可预测的因果性模型。RFID和NFC等电子标签在设备全生命周期管理过程中的重要作用。智能设备管理系统的重要性
重点设备应定期进行精度、性能测试，做好记录，发现精度、效能降低，应进行调整或检修；对主要重点设备的关键部位要进行日常点检和定期点检，并做好记录。特种设备指防爆电气设备、压力容器和起吊设备，应严格按照国家有关规定进行使用和管理，定期进行检测和预防性试验，发现隐患，必须更换或立即进行处理。加强设备润滑管理，建立并严格执行润滑“五定”即定人、定质、定点、定量、定期制度，做好换油记录。主要设备要建立润滑卡片，开展根据油质状态监测换油。起重设备管理软件排名如果做到对委外维修的有效管理？
要严格执行日常保养（维护）和定期保养（维修）制度。日常保养：操作者每班照例进行保养，包括班前短时间的巡回检查；班中责任制，注意设备运转、油标油位、各部温度、仪表压力、指示信号、保险装置等是否正常；班后、节假日前的大清扫、擦洗。发现隐患，及时排除；发现大问题，找维修人员处理。定期保养：设备运行1-2个月或运转500小时以后，以操作工人为主，维修工配合，进行部分解体清洗检查，调整配合间隙和紧固零件，处理日常保养无法处理的缺陷。定期保养完后，由车间技术人员与设备管理员进行验收评定，填写好保养记录。确保设备经常保持整齐、清洁、润滑、安全、经济运行。
设备是企业生产的物质技术基础，设备管理是企业管理的一个重要领域，其管理好坏直接影响着企业的生产效率和经济效益。应用表明，通过运用有效提高设备现场管理方法，可提高设备利用率和完好率，是实现企业产品“上质量、上水平、上档次”的重要手段。设备现场管理实行专业服务承诺制，要求专业人员“四到现场”。即设备管理到现场、设备检查到现场、设备工作协调到现场、设备问题处理到现场，使现场专业服务横向到边、纵向到底。比如，中转站和联合站24小时有人在现场值班，遇到问题和故障能及时解决，确保运行设备的完好率和利用率。加强特种设备管理在工业企业中的重要性。
通过规范化企业的设备点检巡检，定检定修等设备运维工作，有效的落实企业设备的预防性检修，有效的降低设备的故障率，提高设备可靠性和可利用率，减少设备故障停机时间，提升设备的综合效率。通过设备管理系统的建立，用信息化的手段，合理整合与配置公司技术资源、人力资源、资金资源、备件资源等，达到有效资源利用，提高维修工作的效能。借助信息系统及工具加强现场工作管控，实时掌握设备状态，多维度跟踪记录维护维修过程，为设备资产管理提供准确及时的维护维修信息分析。通过对企业备品备件的管理，利用信息系统实现备件库存预警机制实现采购-库存-消耗联动，降低备件库存及其备件成本，并配合相关管理制度加强备件领用管理；制定绩效指标和考核体系，利用信息系统的数据处理能力为公司经营决策提供科学依据。培养现代化的设备管理及其维修队伍，满足先进生产设备生产组织保障的要求。投资收益分析：设备精细化管理有效缩短装置设备检修时间、延长检修周期。建筑设备管理精细化
建立企业的设备检修标准是落实定期检修的重要手段。智能设备管理系统的重要性
此外，自带设备（BYOD）等实施趋势的普及也导致了该行业在过去几年中的大幅增长。通过降低总体费用并提高员工效率的中小型企业正在越来越多地采用立足于工业领域，实现工厂生产智慧运营管理。为工业企业提供完整的信息化、智能化解决方案，研发、生产、销售工业设备管理领域的软件系统，相关硬件通信设备。为不同类型的工业企业提供有针对性的解决方案并进行项目实施。升级方案，从而促进该行业的进一步发展。通信有限责任公司企业必须及时掌握行业的新的动态和运营商的新的要求，只有这样才能不断推出新服务，确保在市场竞争中保持优先地位。随着我国通信行业大发展，程控数字化与全塑电缆普遍使用，通信建设任务大幅增加，原有体制内服务已无法满足电信建设需求，相应的有限责任公司企业应运而生。人工智能有限责任公司企业发展进入快车道，近两年实现了真正的跨越式发展。预计2018年的主旋律仍将是人工智能技术的产业化落地，将会有更多的传统企业借助AI技术实现智能化转型。智能设备管理系统的重要性
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