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设备全生命周期管理平台,助力实现闭环设备管理

2020-12-10 10:15:03 亚博 86

相较于传统侧重设备维修管理的狭义设备管理,设备全生命周期管理,是指全面考虑设备的规划、设计、制造、购置、安装、运行、维修、改造、更新,直至报废的全过程。那么,现代企业应该如何优化设备管理方法,才能确保设备在其生命周期内实现资产价值的最大化和运行效能的最优化?



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笔者认为,构建设备全生命周期管理平台是解决当下设备管理问题,实现设备效能利用最优化的重要举措。设备全生命周期管理平台基于先进的网络的信息处理技术,如3D可视化技术、实时监控技术,能够实现设备运行监视、操作与控制、综合信息分析与智能预警、运行管理和辅助应用等功能的一体化管理,让管理者随时随地了解设备的生产情况,大幅度提高企业设备管理能力。

数字化,让设备管理全程可追溯

传统意义上的设备管理工具或软件,往往局限在业务层面和主数据层面。然而,设备本身并不是孤立存在和使用的,设备之间的生产过程相似度以及相互影响度,是设备能否正常运行的影响因素之一。同时,随着设备的大量使用,越来越多的设备传感器产生的实时数据对构建现场设备管理提供了可能性。这一切都使得设备管理的数字化基础并不是仅仅停留在对过去状态的分析,而应该包含设备的全生命周期管理。

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设备全生命周期管理平台的数字化,除了能通过电脑、ipad等装置快速查看传统设备管理软件能够提供的各类信息,如采购日期、供应商、维修记录、保养记录、保养周期等内容,还可以实现设备的各类过程信息全程可追溯,如用于记录工件信息和加工参数的工况类信息,用于影响因素、过程参数、环境参数等设备健康评估的状态类信息。

智能化,让设备维护管理主动化

设备全生命周期管理工作中,设备维护管理是很重要的一环。本杰明?富兰克林曾说过,百分补救,远不如一分预防,可见设备维护管理首先应做到预防性维护。通过预防性的分析和预警,一方面可以帮助维修技术人员提前安排一些重要的预防维修措施,以防止宕机的情况出现;另一方面,通过对预防维护的智能调度,企业可以有充分的时间为设备升级或更新做准备。

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设备全生命周期管理平台的智能化,依托于实时准确的数据采集技术,检测设备、部件的运行状态,对设备的运行状态和生命周期使用寿命进行统计,对异常设备和接近使用寿命的设备进行预警。通过智能分析设备运行的数据,为设备维护管理人员提供精确维修对策方案选项,真正减少不可预测因素对生产的影响,如设备性能劣化、精度衰减、能力损失、结构性偏差、自然老化等,彻底改变被动等待维修状况,实现由经验性维修到预防性维修的转变。

可视化,让设备管理简单化

设备全生命周期管理平台的可视化,具体包括可视化设备建模、可视化设备安装管理、可视化设备台账管理、可视化巡检管理等内容,表现为对企业设备进行几何建模,可以直观、真实、精确地展示设备形状、设备分布、设备运行状况,同时将设备模型与实时、档案等基础数据绑定,实现设备在三维场景中的快速定位与基础信息查询。

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可视化设备建模:指采用3D建模技术,对设备零件、设备部套、设备整机进行3D建模,建立零备件和设备的3D模型库,展示整机、部套、零件之间的层次关系,实现人与场景中3D对象的交互。


可视化设备安装管理:指对设备安装进行三维建模,并把三维场景与计划、实际进度时间结合,用不同颜色表现每一阶段的安装建设过程。


可视化设备台账管理:指通过建立设备台账及资产数据库,并和三维设备绑定,实现设备台账的可视化及模型和属性数据的互查、双向检索定位,从而实现三维可视化的资产管理,使用户能够快速找到相应的设备,以及查看设备对应的现场位置、所处环境、关联设备、设备参数等真实情况。


可视化巡检管理:指巡检任务从制定、分配、下发、接收、执行、考核等全部工作都可以远程控制、无线实时同步,从而实现巡检过程可视化、简捷化、规范化、智能化管理,使用户及时发现设施缺陷和各种安全隐患


总之,一个完整的设备管理平台需要涵盖设备的全生命周期的管理,需具备数字化、智能化、可视化的融合的特点。借助设备的全生命周期管理平台,企业管理人员能够实现设备的闭环管理,让设备在激烈的市场竞争中保持良好的生产状态,最大化地发挥效能,为企业节省成本、创造利润。

关于亚博:

亚博ag真人app(以下简称“亚博”,股票代码:430311)是一家跨平台资产全寿期数据管理(ALIM)平台提供商,致力于通过自主可视化、轻量化核心技术,基于工程和运维一体化数据,为客户构建“数字孪生(Digital Twin)”,打造全寿期资产管理与价值提升解决方案。

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“1”个引擎:跨平台可视化引擎eZWalker;

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“3”个应用:工程项目管理系统 PIMCenter PPM/云协同及移交系统 PIMCenter HO /资产管理系统 PIMCenter APM。

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标签:   设备全生命周期管理 运行监视 操作与控制 综合信息分析与智能预警 运行管理和辅助应用
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