行业设备管理运维现状许多企业都感受到采用新技术变革的迫切需求，希望采用最先进的设备管理工具和新技术，让管理转型实现立竿见影的效果。
传统设备运维系统采用自下而上的搭建方式传统的设备运维平台整体的流程架构是“自下而上”，以“设备连接上云+分析数据+工业App开发”为主要模式且使用场景局限。这种问题在于成本很高，易形成新的数据孤岛，见效周期长，价值不够显性。
傲林科技智能设备运维系统（EAM）智能设备运维平台（EAM）是傲林科技结合工业互联网及大数据计算引擎技术，根据工厂管理的需求而开发的一款针对设备管理、优化的系统。系统通过实时的设备数据采集，点巡检、维护维修的流程优化，数据分析及机理模型的手段，为企业的设备提供的全生命周期的优化管理，实现了设备资产的价值最大化。
自上而下，以价值为导向，显著提升生产力与灵活性在价值导向，数据驱动的模式下，综合运用先进技术和创新模式，通过傲林科技智能设备运维系统，不仅能够让企业的资产按照规格要求运转并减少能耗，并且可以大幅提高效率，及时发现问题，防患于未然。
平台核心优势平台通过四个核心优势，解决了企业以往设备管理混乱、设备生产效率低、设备状态不可控、备件库存成本高、运维成本高、数据使用率低等尖锐问题。
具备多个功能模块，企业可按需灵活选配智能设备运维平台（EAM）具备多个模块功能，包含设备资产管理、设备点巡检管理、故障报修管理、维保管理、设备预测性维护、备品备件管理、设备状态监测、预警管理、设备模型与台账管理、报表报告管理、移动端管理等。企业可以按照自身需求，按需灵活选配。
可视化大屏，实时动态了解企业设备资产状态通过数据分析将数据直观清晰的展现，有效的分析和解读数据结果，深入挖掘数据价值，从中发现规律及洞察知识从而获取有价值的商业见解。
实现事前-事中-事后风险预警体系智能设备运维平台可及时检测数据动态，实时预警动态工况、设备分布、设备故障、备件库存、设备健康预警等，助力企业、集团企业管理人员提前规避设备运维风险。一经触发告警，以邮件、微信等形式通知相关工作人员。
EAM系统适用企业智能设备运维平台（EAM）充分利用企业信息化资源，挖掘和提升企业设备资产信息价值，进而提高企业的设备管理水平。主要应用于高价值设备连续运转并对设备的安全性、可靠性、生产质量、运行成本及备品备件的可供性有着苛刻要求的企业，企业范围包括以下几个方面：
为企业带来的经营价值
多终端多场景助力企业智慧运维场景一：设备信息全生命周期管理可实现装备企业的设备信息的全生命周期管理，将相关知识库数字化、体系化，显著提升装备企业的管理水平，降低对人员的依赖
场景二：远程运维
场景三：设备预测性维护通过行业经验及设备数据积累结合建立起设备故障的预测数据处理模型，可根据模型来预测设备的故障情况，达到提前预知，提前维护，减少设备故障，提高设备使用寿命。
场景四：售后服务数字化
场景五：设备智能化升级
智能设备运维平台（ EAM ）功能架构
设备采集与接入通过对网关兼容性，安全性，可扩展性的要求，赋予平台设备快速接入能力、数据传输稳定性与数据链路安全性等能力。支持多种主流的工业协议，适应大部分场景和设备，只需要选择设备类型就可以实现一键接入。即插即视：只需选择设备类型，一键实现设备接入。多协议支持：覆盖主流的各种工业协议。快速接入：极简的配置接入，快速完成交付。
设备台账配置提供多种直观的设备展示功能、集中监控设备位置，状态，数据，完善健全的设备盘点功能。通过记录设备从采购时导入时规格、验收报告、财务信息，设备基础信息、厂内生产时各种位置，状态，数据变更，到最后的退场，实现设备全生命周期的记录管理；提高设备管理效率、降低设备管理成本。
出入库管理选择合适的供应商，经过零部件采购，分类，将合格的零部件自动化存入仓库。如提交出库申请，经过管理员审批，确认出库明细单，使用智能设备运维平台（ EAM ）合理利用备件。出库：出库分为三种类型，包括采购退货、工单领料及调拨出库，通过“无工单，补发料”，追溯每个备件的去向，可有效统计备件成本；入库：备件入库可以分为三种入库类型，采购入库、领料退换以及调拨入库。可通过扫描备件二维码进行入库操作，逐步实现账实统一；
点检通过点检将企业现场生产设备的运行、维护等相关管理规程落到实处。为企业提供电子化点检平台。提供点检执行、点检看板、点检报表功能。通过电子化执行点检，减少纸质使用，提升工作效率，进而降低工作成本，同时做到历史数据方便追溯查询、方便保管，减少企业因重要设备、特种设备等停机导致的损失，最终提升企业整体竞争力。
巡检通过设备巡检，定期掌握各台设备的运行情况及周围环境的变化，巡检过程中巡检员可以通过云技术与工程师实时协同办公。通过对前端设备任务单派发，现场巡检员采集数据，后台数据分析，提前判断设备是否正常。巡检过程如遇异常情况进行拍照记录，上传数据，工作人员对未知故障可通过实施在线音视频远程沟通，尽可能早发现设备潜在的安全隐患及缺陷，及时有效采取相应的措施，提高工作效率与便捷度。
保养根据企业生产线的实际生产任务和工作，灵活制定合理可靠的保养计划，通过保养计划、保养任务、保养记录等，详细了解设备的工作状态和运行效率。并通过点检记录汇总而成得设备实际运行情况及故障分析表，为设备保养计划提供依据。
工单与服务记录管理还原现场执行情况，无工单不维护，开启工单文化。工单内包含维修技术人员开展维护工作需要的所有信息。根据不同类型的工作（如维修、点检、巡检等），共担负责任可轻松创建工单，并有针对性的增加工单记录内容，实时安排与追踪。也可轻松查看服务客户以往维修记录。
备品备件管理备品备件管理，包含了库存管理、出入库记录、备件领用与审核、备件采购计划、备件参数配置等全生命周期管理。企业可以达到从各个环节精准维护企业的隐形资产。
备件领用与审核维修人员通过提交备件的领用申请，审核人员通过记录领用人员，部门、领用类型等基本信息，对提交的领用申请进行审核，完成备件领用的登记。基于领用备件数据的分析与统计，可以获取备件更换周期、费用等信息，方便企业经营优化。1） 系统提供了备件领用流程，自动处理审批流程和采购申请流程；2） 系统能够检索查询设备备件的使用情况，包括某一个设备一年的备件总数、因备件更换产生的费用等；3） 系统能够查询某一个设备能够使用哪几个备件，且每一个备件可能的寿命；4） 系统能够查询某一个备件能够使用给哪几个设备。
备件库存管理傲林科技智能设备运维平台可实现备件库存的平衡，不仅可以确保工厂免受因备件短缺或缺货而导致的非计划停机；而且避免将资产浪费在不必要的、占用空间的库存中。 通过优化库存管理，可以降低库存成本，同时满足备件生产要求。备件库存管理和优化流程可从备件消耗的角度对当前设备资产管理的状态进行总览，通过四个步骤帮助企业平衡需求和供应。在该过程中，我们还可识别出任何使用寿命异常短的备件。如果发现异常备件，我们可以进行根本原因分析并部署改进措施。 最终，备件消耗将减少，使企业有机会进一步减少库存。
备件采购计划基于WMS+TMS信息化系统，对生产等相关联的备品备件实现精细化管理，实时掌握全域库存动态，规避保障风险，综合企业备件消耗数量与趋势、物流、交通道路等内部及外部的动态数据，合理控制库存，保证备件的正常供应。
设备停歇记录可查看设备的停歇记录，涵盖设备停歇的原因说明及停歇的时长，支持按设备名称、停机类型、设备类型、设备等级和停歇描述查询等。此功能可实时、准确地记录每一次停歇事件，自动记录每一次停歇的真实原因并自主区分分类，具体到哪一个小设备，或者某个模型点。
设备寿命监控基于数据完整性建立设备全寿命动态台账，统一进行规范化、标准化、专业化的整理，通过统一存储，从而全方位的整合设备寿命期间的所有有效数据，并将现有的设备基于资产管理方面的检修、维护、保养、巡检、预警、备件等动态数据打通，形成完整的实时更新的设备信息链，实现多维度分析，确定设备全寿命周期。
设备故障分析设备故障诊断分析，是设备运维的重要内容，通过各种信号数据的分析，利用算法和机器学习技术，不同的设备故障信号进行判断，并对故障信号进行过程记录，为设备故障预测建立设备故障诊断模型并联动设备成本模型进行综合分析。1、设备故障分析及预测，优化设备维修计划；2、设备劣化倾向分析，提出预测性维修建议；3、设备状态实时分析，优化设备运维计划；4、零部件出入库分析及预测，优化备件购置计划；
设备故障维修通过点检、巡检、保养及预测性维修，发现生产设备可能存在的劣化或故障问题，在设备失效前即可进行故障或潜在故障的报修。通过以上报修方式，可以使得设备使用寿命最长，意外停机事故最少，过剩维修受到控制，减少备件消耗和维修工作量与因检修而出现的人为故障，使得维修费用最低。结合在线维修故障填报，实现故障处理效率大幅提高。传统维修模式：在设备发生故障后会通知设备制造商工程师到达现场进行故障诊断和设备维修，耗费时间较长，给客户带来严重的生产损失。在线填报模式：实时维修上报，实时工况数据上传，在线远程调测。提高故障处理效率，缩短故障处理时间提高生产效率。
设备运行状态实时监控对设备和产品的性能、运行状态进行远程的全天候检测、预测和评估，实现产线、客户现场的设备高质量运行，降低设备平均故障率，提升产品可靠性。全面、准确地把握住设备的磨损、老化、劣化、腐蚀的部位和程度等。对设备进行早期预报和追踪，可以把设备的定期维修制改变为比较经济、合理的预防维修制。避免设备事故，减少由于不掌握设备磨损情况而盲目拆卸给机器带来的损伤，减少、停止运行所带来的经济损失。
设备物联预警管理将设备、产线的数据经过采集建模后，将整个工厂的情况收录在平台中，可从多个维度对产线的运行情况进行分析，分析维度包含设备分布、实时告警、动态工况、健康预警 、操作行为等。
设备产线可视化监控将设备、产线的数据接入平台后，可以对设备的运行状态、运行时间、使用情况、能耗情况等多个维度进行统计，并呈现在可视化大屏上，实时动态的掌握工厂产线及设备状态。状态呈现：对设备的运行状态进行分析，检测设备健康状况。KPI呈现：对设备运行、能耗等数据进行统计分析，对核心KPI进行可视化呈现。趋势预测：从大数据分析的角度，对设备运营状况进行趋势性分析和预测，进而指导生产实践。
设备能耗优化管理结合质量数据与工序工艺数据，建立全厂能源计量网络图，通过接入水、电、气、氧等能耗数据并进行汇总和综合可视化监控，对能源实时数据进行规则计算，触发故障告警通知，显示具备能源位置的告警信息。
设备预测性维护与维修基于工业互联网平台对设备进行定位建档、状态监测和故障预警等，实现对设备的实时监控。在设备发生故障时，通过分析和诊断故障原因，探索故障与设备参数关系，来构建设备故障模型，实现设备的预测性维护，并可在远程遥控设备，实现智能化运维。企业收益：1. 降低计划外停机，提高设备综合效率(OEE)，确保连续生产，提高产量；2. 减少维护频率，降低维护成本，缩短维护保养时间，提高运维效率；3. 减少更换零部件，充分利用现有设备，延长设备服务寿命，提高投资回报
移动快捷访问，故障及时处理移动端具备多场景多功能、随时随地实现搭建云上管理平台。移动端包含资产信息、资产报废、资产盘点、备件信息、出入库、备件盘点、工单执行、统计分析等完善的功能，这使得维护团队的工作变得更具时效与高效，可以一手掌握现场维护情况，更高效便捷地执行日常维护工作，实现真正意义上的云上办公，维护尽在指尖。
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