智能设备管理帮助企业提升竞争力

生产设备是制造型企业从事经营活动的重要资产之一，生产设备的状态好坏是企业产品质量的优劣的直接因素。因此管理设备，保障设备长久的处于良好的运行状态，是企业重要的经营管理活动。

企业设备管理现状

随着全球工业化与信息化的深度融合，企业的生产设备向大型化、集成化、自动化及智能化方向发展，生产设备的投资及使用管理费用在企业生产成本中占据越来越大的比重。如何管好、用好这些设备，对企业经济效益的提升变得尤其重要。

当前企业设备管理有三种水平。第一种只是实现预防性维修设备管理；第二种加入专家诊断预测的设备管理；第三种是融入大数据分析和机器学习的智能设备管理。

预防性维修设备管理

预防性维修管理不考虑设备当前运行状态及健康程度，根据已经制定好的计划对设备进行点巡检、保养及停机维修工作。只按固定的周期对设备进行保养、零部件的更换。因此必然导致过渡维护或维护不足，造成设备管理成本增加，停机时间长，从而增加企业经营成本，降低企业经济效益，削弱行业竞争力。

专家辅助诊断预测的设备管理

这种设备管理模式是基于设备状态监测的设备管理。对设备或其关键部件加装实时状态监测及数据采集设备，并对采集到的参数进行实时计算处理，但是不能自动的诊断、智能的分析预测设备健康程度，必须由设备专家根据设备运行状态趋势变化，对设备的完好状态进行评判预测，指导设备维护人员进行设备保养维修。

智能设备管理

智能设备管理不再需要设备专家参与设备故障诊断和健康分析。它有机结合了物联网、工业互联网、大数据分析、机器学习、数学建模及数字双胞胎等技术。运用于设备管理业务中，实现了通过三维模型立体直观实时监控设备运行状态、实现了设备故障自动精准诊断、实现了设备健康智能预测，并通过机器学习不断自动优化预测、诊断模型，让设备健康预测与故障诊断越来越精确智能。智能设备管理的架构如图。

设备智能管理分为数据采集、数据传输、数据存储、分析模型、应用模块及交互工具六个层次。

数据采集层主要实现设备状态监测数据采集功能和第三方监控系统（例如DCS系统）数据的采集接入功能。

数据传输层主要实现数据传输交互的网络通道，包括有线，无线（WiFi、3G、4G）形式。

数据存储层实现有效数据存储功能，并预留数据接口，可实现企业内部开放的设备大数据中心，规避信息孤岛。

分析模型层包含各种主题分析模型，以及算法库中算法池，特征集，模型库，特征提取，模型匹配、深度分析及机器学习等功能。该层是智能设备管理实现的核心层。该层的模型、算法完成设备故障分析诊断和预测，机器学习通过诊断预测结果，不断丰富模型算法库，提高诊断和预测的准确性。下图说明了分析模型层的运作过程。

应用模块层包含设备三维可视化（设备虚实结合），设备运行实时监控、故障精准诊断，设备健康预测等功能，为用户提供交互支撑。

三维可视化是利用数据双胞胎技术，把设备虚拟模型与其运行状态紧密结合起来，让管理者能够对设备进行360度无死角的实时监控。监控更清晰直观。

交互工具层是用户进行设备智能管理过程中与智能管理平台交互时可以使用的工具手段，如电脑（台式电脑、笔记本电脑）、平板、手机及显示大屏。

智能设备管理的价值

智能设备管理在企业的应用，助力企业提升竞争力，给企业带来如下价值：

（1）基于在线/离线数据的状态监测、故障诊断、故障预测等功能保障设备安全可靠运行，减少意外停机，提高产量。

（2）基于设备健康状态的数据分析结果优化减少设备维修工作量，减少维修费用

（3）基于数字双胞胎技术、物联网、互联网技术实现设备管理三维交互实时监控，让设备状态监控更直观，管理更便捷。

（4）基于机器学习，使得智能设备管理能够不断的自我丰富，自我完善，自我提升，确保长久带给企业价值。

综上，智能设备管理能够提升企业设备利用率、设备使用寿命及设备综合效能等，降低企业生产经营成本，提升产品质量，提高企业行业竞争力及发展和生存能力。