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企业设备管理的发展趋势与阶段，随着工业互联网技术的深入应用和工艺智能化进程的推进，呈现出以下几个主要特点和发展阶段：

工业互联网带来设备运维模式的变革：传统设备运维，以设备静态数据为基础，自上而下由流程驱动；基于IIoT的设备运维，以设备实时工况为基础，自下而上由IoT数据驱动。、

随着工业技术的创新与发展，工业设备变得更加复杂、高效与智能，企业对设备的依赖程度越来越高，同时对设备的安全性、可靠性、经济性也提出了更高的要求，设备维护工作面临巨大挑战。如何切实提高设备服务可靠性，减少维修成本和非计划停机时间，达到更高的运营绩效水平，已成为当下各大企业的重点工作。总体而言，企业设备管理在数字化和智能化转型过程中面临诸多挑战，这些挑战主要包括但不限于以下几个方面：

1）设备技术更新快速：

• 设备的更新换代速度加快，使得企业需要不断跟进新技术，对新型智能设备的运维、监控和维护能力提出更高要求；

• 硬件与软件集成复杂性增加，硬件故障诊断和修复需要更专业的技术支持。

2）数据集成与分析：

• IT（信息技术）与OT（操作技术）融合是当前的一大挑战，如何有效整合并利用来自不同系统和设备的大数据，实现设备状态实时监控和预测性维护是一个难点；

• 数据采集标准化程度低，不同品牌、型号的设备间数据接口不统一，导致数据难以集中管理和分析。

3）资产管理效率：

• 设备全生命周期管理效率低下，包括采购、安装、使用、维护、报废等环节，缺乏有效的信息化管理系统来跟踪和优化资产利用率。

4）成本控制与预算优化：

• 在保证设备高效运行的同时，企业还需要合理控制设备维护成本，通过预防性维修、精准更换配件等方式降低总体运营成本。

5）设备可靠性提升：

• 延长设备使用寿命，建立零故障或接近零故障的预防维修体系，确保生产连续性和稳定性。

由于设备运营管理不善在业务方面给企业带来的损失与日俱增，以某整车企业为例，其损失情况如下：

1）基于工业互联网的设备智能运维管理目标

从连接、报警、到预防、预测分阶段建设，实现设备智能运维

2）基于工业互联的设备智能运行核心业务交互（业务架构）

基于IoT平台采集设备的运行过程数据， PHM系统对设备运行状态进行分析与判断。根据分析结果联动EDM（设备管理系统）生成维修或保养工单，实现工单的执行、分析。

3）设备智能运维解决方案应用架构

1）设备结构数字化建模

除传统设备台账管理，还支持设备结构建模：可按设备结构向下多级分解，支持分解到设备最小可维护单元，并在最小可维护单元定义设备维护策略等诸多属性。

2）运维基准-保养精准维护

通过对设备IoT数据的实时采集和监控，从传统的周期性维护到按实际工况的预防性维护，避免过渡维护和维护不足，实现精准维护；可以有效避免设备故障的发生。

3）运维基准-设备巡检精准维护

• IoT采集的关键参数可解决大部分数据监视类的巡检任务，准确高效且减轻工作量

• 从人工周期性巡检到IoT自动实时巡检

• 同时支持人工巡检做补充

4）运维基准-IoT平台复杂规则报警

可以根据不同业务场景进行报警，类型如下：

• 阈值报警-工况阈值报警

• 阈值报警-维保报警

• 有条件的阈值报警

• 延时报警

• 复杂计算报警

• AI数据分析报警

5）运维基准-作业集中智能调度

各类维保事项以任务形式登录任务池，系统根据各任务预设要求，智能派发工单。

6）作业执行-APP端作业执行

7）知识沉淀：故障分析

故障发生后，事后分析依然重要，通过故障分析，找出故障真因，故障闭环改善。分析报告积累沉淀为设备知识库。

8）知识沉淀：设备知识库

积累设备各类知识文档、维修履历、设备故障树、形成设备知识库，知识不断积累和优化。

9）设备故障诊断与健康管理（PHM）

通过PHM应用，监测设备的运行状态，采用智能诊断与专家分析相结合的方式（图谱分析、机理模型算法分析），对设备故障进行智能诊断和预测，解决哪些设备在什么时候需要维修以及如何维修的问题。