设备全生命周期管理系统-设备管理现状设备全生命周期管理系统-问题和痛点
设备全生命周期管理系统-建设核心内容1、维护设备基本信息以及实现设备日常管理：解决设备资产管理缺乏长期完整信息、管理信息化程度低、系统化程度低等问题，优化资源配置，合理设置库存，减少资金占用
设备全生命周期管理系统-建设目标价值
设备全生命周期管理系统-功能架构满足不同层次、不同需求的设备管理业务需求，云原生微服务设计，可按需选择，灵活组合，公有私有多种部署模式、多终端功能支持。实现监测、预警、诊断、预测四位一体的预测性维护，提升设备寿命、降低维护成本。实现实时监控与报警、远程控制、设备数据分析等目标，满足对设备更加精细化管控需求。解决无标准、无追溯、知识无积累、粗放式管理等问题，满足设备日常运行维护管理需求。解决有哪些、在哪里、谁在用等问题，满足先把设备管理起来的需求。平台支持，海量数据支撑、高性能、扩展性好、灵活度高，保障系统对不断发展与变化的业务需求有效响应支撑。
设备全生命周期管理系统-总体架构
设备全生命周期管理系统-功能概要
设备全生命周期管理系统-设备资产管理
设备全生命周期管理系统-设备资产管理
设备购置管理 规范流程
设备台账 信息一览
设备调拨转移 申请审批流程化 过程管控
设备折旧 统一管理
设备租赁提供设备租赁管理，包括设备租赁记录维护，设备租赁类型管理，租赁审批。通过制定租赁付款计划和确认付款单，同时对设备租赁付款计划自动进行到期提醒，确保租赁过程顺利执行。
设备报废 登记审批流程化 过程管控可对设备进行报废申请，可定义报废类型，报废流程审批，报废单据执行等操作。
资产监控预警 到期提醒 资产问题追溯到期提醒预警设置，提醒相关负责人进行业务跟进处理。资产变更日志：包括变更类型、变更结果、变更内容，便于资产问题追溯。
设备盘点 过程管控 掌握设备实时状态设备盘点计划编制与执行，盘点记录查看，定期设备盘点，及时掌握设备实时动态，有效纠正设备错误信息。
统计分析 全面掌握资产情况提供资产明细统计、新增统计、退出统计、转移统计、维修统计、借用统计、租赁统计，全面掌握资产情况。
设备全生命周期管理系统-设备运维管理通过日常巡检维保工作，及时掌握设备运行状况及周围环境的变化，发现设施设备可能存在的缺陷和危及安全及生产的隐患，及时采取有效措施，以确保设备安全稳定运行，而进行的有组织、有计划的预防性作业。以达到保证设备正常运转、高效生产的目的。
设备全生命周期管理系统-设备运维管理
巡检管理
保养管理
维修管理异常上报，故障报修，维修工单，通过移动端，可高效的进行故障处理，降低故障维修响应时间，减少故障损失。维修过程中，维修经验实时参考与更新积累，提高维修效率。
备品备件管理
备品备件库存台账库存基本信息，颜色字段表示库存数量：红色：库存不足或超标，橙色：库存快到临界值；绿色：库存充足在正常范围内。备件出入库记录。
出入库管理显示所有备件的入库、出库记录，并且可以查看其入库、出库详情
设备知识库管理设备全生命周期管理系统-设备监控管理通过对设备进行物联接入，将分散的设备集中远程管理，实时监控重要参数及状态，设备产生告警后，自动派单，调度优化，提高效率，并提供可视化监控管理，辅助用户进行问题判断分析，实现设备精细化管控。
设备地图 地理位置 信息一览
设备卡片 状态显示 动作下发
视频监控 云台控制
报警监控 及时发现 综合分析内置灵活、高效的规则引擎，配置参数阀值生成报警策略，利用报警前后时间段内的测点数据变化情况，综合分析设备出现故障的原因。
数据监测 实时/历史数据
图表监测 多维分析
以日、周、月、季、年为单位创建报表
设备全生命周期管理系统-设备健康管理设备健康在设备监控的基础上，通过引入设备劣化分析算法、设备故障诊断算法、机器学习、人工智能、知识图谱等新技术，对设备数据进行特征分析，或是将经验知识封装为模型并用数据进行迭代优化，帮助用户诊断设备真实健康状态，从而优化运维策略，延长设备寿命，实现预测性维护。
设备故障诊断功能特色：提供丰富的诊断算法，可快速根据现场设备选择适用的算法生成诊断模型。用户可自定义诊断模型，将自己的专业知识形成诊断模型库。可联动 报警-诊断-派单，7*24小时为设备提供实时的诊断服务。适用场景：无人值守设备监测：变电站、天然气场站、管廊。恶劣环境设备监测：供热站、供冷站、配电室、加工车间。设备远程运维：高价值产品售后运维服务。
故障诊断流程诊断算法包括诊断模型与通用函数。诊断模型支持注册HttpRest接口，并提供了出参、入参适配器，确保了诊断模型的兼容性。通用算法可在线编写js函数体，可灵活进行通用常规计算处理。
报警自动诊断通过向设备绑定诊断算法，并配置报警规则集合，当此类设备发生告警时自动进行报警诊断，可设置联动工单派发并自动推荐相似案例，大大提升对设备异常的监控判断能力以及处理能力。1、诊断结论：健康/异常，并附诊断异常原因。1、诊断结论：健康/异常，并附诊断异常原因 2、关联显示该设备诊断时刻的相关历史数据： a.报警信息 b.诊断记录 c.运行记录 d.历史数据
设备劣化分析功能特色：预置多种强大的劣化分析算法，用户可根据推荐说明选择适用于现场设备的算法，快速开始劣化分析。配置简单使用门槛低。劣化分析结果丰富，包含分析过程图表及分析说明，劣化趋势。适用场景：保养要求高的设备：可以根据劣化分析结果，对设备保养策略进行优化调整。指标要求严格的设备：可以定期分析设备的各项指标的劣化情况，预估设备指标劣化趋势，提前执行相应的维保策略。寿命不稳定设备：无法根据经验值得出设备的报废时间，需要使用劣化分析服务辅助设备管理人员管理大量设备。
劣化分析配置
自动劣化分析周期表1、自动劣化分析服务根据配置策略定时对设备进行劣化分析，将分析结果记录 2、以横轴显示的模式展示每个设备随时间推移其劣化趋势变化 3、可直观通过红黄绿三色判断设备劣化程度是否严重 4、颜色标识后是具体的劣化程度百分比值，可具体查看劣化程度的细微变化
手动劣化分析
劣化分析报告
设备全生命周期管理系统-物联支撑与工具基于中服物联网平台及工具构建的设备全生命周期管理系统，具有微服务、多租户、云原生、高并发等特性，同时借助平台可快速方便进行系统配置、二次开发。
物联网开发平台
设备数据采集能力
物联设备模板与设备管理
网关管理
2D/3D 组态工具
DataV数据大屏工具CServer DataV 提供数据可视化解决方案，围绕数据视图与可视化组件两个核心概念设计，提供强大的定制化能力以及数据交互能力
流数据处理工具
数据模拟
流程配置工具
设备全生命周期管理系统-系统特色设备全生命周期管理系统-适用场景各行业生产制造型企业：具备大量生产、检测及配套辅助类设备（资产密集型），迅速准确了解设备运行状况，加强设备的预防性维护、维修，降低故障风险；云端构建设备相关知识库，对设备寿命进行合理评估；创新设备的精益管理，提高企业的智能化水平。设备制造商：重构与客户的联系，支撑提供超出客户预期服务的能力； 构建动态风险监控体系，增强预防性维修能力，降低服务成本； 利用工业大数据挖掘分析，提升改善产品隐性缺陷的能力。
案例1：陕西煤层气（黄陵煤矿）-设备监控系统黄陵煤矿位于延安，各采气站分布离散，距离较远，且各站点位于山上，地理环境复杂，对现场设备和仪表等重要设备的实时监测、控制的方式仍以人工定时查看、现场操作为主，时效性低且耗费较多人力物力。物联网开发平台基于物联网、大数据等高新技术，对黄陵煤矿发电机组、生活用水、余热锅炉、瓦斯安全输送等设备进行数据采集，实现设备远程实时监测、远程启停控制、实时性报警、数据智能分析等功能，提高工作效率，节省人力物力。
案例2：陕西煤层气（黄陵煤矿）-设备监控系统王峰煤矿位于韩城，存在各点位设备分散、地理环境复杂等因素，现场射流泵、液力泵等设备的运行情况难以实时获取，同时对于设备的启停控制需要人员现场操作，难度大、工作效率低且危险系数较高；物联网开发平台基于物联网、大数据等高新技术，对王峰煤矿射流泵、液力泵等设备进行数据采集，实现数据实时监测、远程启停控制、故障实时报警、设备健康智能诊断等功能，实现站点无人值守，提高工作效率，减少人力支出。
案例2：陕西煤层气（黄陵煤矿）-设备监控系统
案例2：中电科X军工单位-设备健康管理系统设备健康管理实现了设备健康状态监测、故障诊断、故障预测、故障维修和设备档案及故障案例库管理等。系统在广泛获取设备状态信息的基础上，借助数据分析和机器学习算法来评估设备的健康状态。1.实现设备全生命周期数据管理；2.实现设备状态监测与评估，设备故障智能诊断与预测，大幅降低核心设备的故障发生率，降低运维成本；3.实现设备性能劣化分析和数据预测，提前对设备进行维护及保养，减少故障发生率，提高设备利用率及使用寿命；4.状态分析、故障诊断、故障预警、设备信息管理过程中加入机器学习算法，使业务形成闭环反馈、系统实现自学习。
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