工程师记录处理全过程,所有服务记录存档,显示服务打卡图,服务流程用户可以打分,服务绩效报告直观呈现,管理更简单。系统自动为每台设备分配一个二维码标识,现场维护人员只需扫描维护即可快速查看设备的详细信息、服务记录、备件更换记录、设备使用帮助、知识库以及设备的实时运行数据。从前期的客户跟踪,到报价和成交,到设备的上线和售后维护,到设备配件更换过程中的商机管理。基于物联网的大数据技术,可以洞察客户背后的新商机。根据系统的设备和配件运行大数据进行监控和分析,让你不放过任何一个设备维修、配件更换、新设备对用户的商机。同时,您将配备一个在线商城,用户可以直接购买设备或配件,以更好地服务于您的销售。将厂家多年积累的设备销售、客户、售后服务等数据可视化,让无声的数据变成企业的宝贵资产,更好地向领导和客户展示公司的实力。
扫码获取共享的设备操作说明书。潍坊电能计量设备全生命周期管理
易点易动设备管理系统可实现设备从设备申购、采购到报废的全生命周期闭环式管理。设备信息可与二维码、RFID码进行绑定,扫码可查看设备操作手册、基础信息、维护情况等。系统支持设置故障类型和知识库,可保存维修过程中所需的图纸资料、以往的维修经验等,维修人员可按照需要查找相关的操作流程和维修方案等。设备维修管理该模块提供员工进行设备故障报修的入口,管理员可对员工的报修进行判断,然后发起维修工单。系统可自动分单或者管理员手动进行分单。接到维修工单的维修人员可接单然后维修,进行验收和评价。报修人也可实时查看工单处理进度,包括处理内容和图片,并对工单做出评价。园区设备资产管理系统应用通过设备全生命周期管理系统,了解企业设备生产情况以及相关数据,同时还能避免在工作中浪费成本。
通过智能终端和平板电脑、智能手机等移动设备,实时监测、报警数据查询,执行设备点巡检任务,进行设备预防性维护和检修,查询设备档案、备件信息,获取通知提醒等。设备管理系统改善设备技术状况,使设备维修成本逐年降低,实现了设备维修资源效益较大化。通过智能巡检系统保证了设备状态点检信息的及时、真实、有效、多方面,使主体生产设备处于受控状态,准确掌握设备劣化趋势,实现了设备维修方式的转变,提高了设备管理效率。逐步改变了传统设备管理模式,优化了企业维修资源组合,实现了设备管理重心下移,形成了责任明确、分工负责、相互协作的设备管理新机制。同时通过引入设备管理新理念,丰富了企业文化内涵;通过组织体制变革,减少了管理层次,加速了企业组织扁平化进程。
设备运维管理系统功能架构感知层功能包括:数据平台:主要负责生产设备数据的连接时序数据:存储生产设备的状态时序数据机理模型:针对每台生产设备建立机理模型算法模型:针对管理应用建立响应的算法模型开发工具:提供友好的可视化,算法开发工具平台层功能包括:设备档案维修保养备品备件状态检测**诊断应用层功能包括:可视化设备健康指数数据分析效率优化等智能诊断功能基于设备数据化运维系统的建立,利用生产设备运行数据,引入AI人工智能进行智能诊断。管理者精细掌握巡栓异常、漏检、未检情况。
现在的现代设备具有高速化、大型化、自动化和智能化的特点。大型设备使生产高度集中,减少了设备故障造成的损失。当然,大型设备的整体成本较高,也会对产品成本产生较大影响。高速设备一方面提高了生产效率,另一方面也造成了技术和经济问题,如驱动装置的能耗相应增加,对材料和自动化的要求更高;自动化和智能化增加了设备的复杂性,增加了故障的环节和概率,给设备维护带来困难。此外,现代装备从研发到报废的全过程涉及的领域越来越多,社会化程度也越来越高。全员参与:现场设备操作员、维保人员、管理者全员使用;枣庄卷烟厂设备全生命周期管理方案
设备标识牌基于二维码/NFC动态获取设备信息;潍坊电能计量设备全生命周期管理
维修管理是设备管理中不可缺少的一部分。在维护管理过程中,可以采用“预防性维护”和“后期维护”的工作模式。这种维护管理既能保证设备的正常运行,又能降低“过度维护”带来的高额成本。从实际情况来看,这种维修管理模式主要是保证设备的正常运行,并不能有效提高设备的综合性能。维修人员应加强对设备问题的改进,多方面了解其运行参数、故障率等。,提高解决问题的针对性和有效性,从根本上提高设备运行的可靠性,进而形成良性的维护管理体系。同时,要强化“全员维修”的理念,明确岗位职责和任务,坚持“谁的设备谁负责”,建立奖惩分明的维修管理制度,增强工作人员的积极性和主观能动性,切实提高设备维修的整体效果。潍坊电能计量设备全生命周期管理
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在当今这个高度数字化、自动化的时代,物联网(InternetofThings,IoT)技术正以前所未有的速度改变着各行各业的生产运营方式,尤其是在确保生产正常运行时间(Uptime)和提高生产效率方面,物联网展现出了其不可替代的关键作用。我们在各个领域都面临着供应链问题。供应问题背后的一个关键原因是生产停机。据估计,由于停机时间,工厂可能会损失多达20%的生产率。预测性维护的概念可以追溯到90年代。传感器的不可用性和计算资源的缺乏使得当时的实施变得困难。物联网、机器学习、云计算和大数据分析的引入使预测性维护成为主流。特别是,物联网对预测性维护至关重要。它能够将机器的物理动作转化为数字信...