提高设备管理能力、设备的利用率和企业工作效率，满足企业智能化工厂提高生产产能的新需求。麒智设备管理软件以企业设备和备件为基本管理对象，涵盖设备设计、选型、安装、维护、维修、分析和报废等全生命周期各个环节，提供设备故障维修、预防维修以及状态维修等各种维护模式，坚持设备维护任务的计划、提交、审批、执行和分析等业务主线，集成设备采购、库存、维护...

  在能源消耗日益增长、环保要求不断提高的背景下，如何实现高效、可持续的能源使用成为企业和社会关注的重点。能源管理系统（Energy Management System, EMS）应运而生，它通过智能化监测、分析和优化能源使用，帮助企业和机构降低能耗、减少碳排放，并提升运营效率。能源管理系统（EMS）是一套集成了硬件设备、软件平台和数据分...

  在全球碳关税、ESG投资等趋势下，碳足迹管理已成为制造业的核心竞争力。物联网技术通过“全生命周期数据链+区块链存证”，构建起可信的碳足迹追踪体系：排放因子实时更新物联网平台可接入电网排放因子、燃料热值等动态数据，确保碳核算的准确性。某水泥企业通过物联网平台实时获取电网排放因子，发现夜间生产时碳排放强度降低15%，遂调整生产计划，年减少碳排...

  随着市场经济的快速发展企业面临的竞争压力和成本压力愈来愈大，企业在生产经营活动中对自动化（智能化）、高效能的设备设施依赖度越来越高，比较大限度地降低生产成本和提升经济效益成为企业追求的目标。在这种背景下，产生了所谓的0概念和1概念.设备零故障是零概念的一种。就是在设备故障发生之前，运用适当的维修策略消除故障隐患和设备缺陷，使设备始终处于完...

  通过物联网技术获取的数据，AI可以进行深度分析和处理，为企业提供更加精细、个性化的设备管理方案。这不仅可以降低企业的维护成本，提高设备的运行效率，还可以通过优化生产流程，提高企业的整体效益。具体来说，设备管理系统结合物联网与人工智能技术可以实现以下几个方面的效益较大化：一、精细维护降低成本通过物联网技术获取的设备运行数据，AI可以...

  传统能源调度依赖人工经验，难以应对生产波动、电价峰谷等复杂场景。物联网技术通过“数字孪生+优化算法”，实现能源调度的动态优化：峰谷平策略优化物联网平台可实时监测电价信号，结合生产计划自动调整设备运行时段。某铝加工企业通过物联网平台优化熔炼炉的启停时间，将高耗能工序集中在电价谷段，年电费支出降低18%。多能互补协同控制物联网技术可整合光伏、...

  麒智能源管理系统支持告警规则自定义，灵活配置，精细监控，满足企业个性化需求。用户可根据实际需求，灵活设置告警阈值，如车间温度超过30℃或电机电流超120%时触发告警。系统提供告警级别设定，用户可按紧急程度设置警告、严重警告、紧急告警，并配置相应处理流程。告警对象设定功能，确保告警信息精细传达至相关部门或人员，如设备故障告警发送给维护人员。...

  提升能源管理效率，实现精细化管控：实时数据采集与监测系统通过物联网技术，实时采集水、电、气、热等能源消耗数据，覆盖生产、办公、设备等全场景，消除传统人工抄表的滞后性与误差，确保数据准确性和时效性。例如，钢铁企业通过系统可实时监控高炉、轧机等设备的能耗，精细定位能耗异常点。分类分项统计与分析系统支持按区域、、工艺等维度对能耗数据进行分类统计...

  华睿源OA办公系统根据企业的实际管理需求，将“OA系统、条码打印机、手机”串联起来，在OA系统中完成资产的有序录入、标识、盘点，实现一物一证的高效管理。(华睿源资产管理系统的基本思想)1.华睿源固定资产管理方案亮点:一个资产有一张“身份证”，一个企业的固定资产种类多、数量多，分类有序管理。要想高效管理，首先要分类，做到实物资产和信息账相互...

  提升能源管理效率，实现精细化管控：实时数据采集与监测系统通过物联网技术，实时采集水、电、气、热等能源消耗数据，覆盖生产、办公、设备等全场景，消除传统人工抄表的滞后性与误差，确保数据准确性和时效性。例如，钢铁企业通过系统可实时监控高炉、轧机等设备的能耗，精细定位能耗异常点。分类分项统计与分析系统支持按区域、、工艺等维度对能耗数据进行分类统计...

  传统能源管理依赖人工抄表或离线设备，存在数据滞后、精度低、覆盖不全等问题，导致企业难以掌握能源消耗的“真实面貌”。物联网技术通过部署智能电表、水表、气表及传感器网络，构建起覆盖全厂区的能源数据采集系统，实现三大突破：多维度数据融合物联网设备可同步采集电压、电流、功率因数、温度、压力等参数，结合生产计划、设备状态等数据，形成“能源-生产-设...

  工业设备全生命周期管理的数字化转型与实践:设备状态监控与预测性维护是智能化管理的功能。通过在关键设备上部署振动传感器、温度传感器等智能监测终端，结合边缘计算技术，系统能够实时采集设备运行数据并进行分析。某汽车发动机工厂的实践表明，这种实时监控可以将设备故障识别时间从平均4小时缩短至15分钟。基于机器学习算法的预测性维护模型，则能够提前发现...