文章
-
傳統(tǒng)設(shè)備管理的7大痛點，你的企業(yè)中了幾個？2025-04-07 10:27
-
AI+AR 在設(shè)備巡檢中的應(yīng)用：遠(yuǎn)程協(xié)作與實時診斷2025-04-03 10:51
工業(yè)運維智能化革命開啟，AI+AR技術(shù)融合重構(gòu)巡檢邏輯，縮短單臺設(shè)備巡檢時間，提升設(shè)備安全性。新能源電站AI診斷平臺預(yù)防性更換設(shè)備，避免損失。知識沉淀體系形成經(jīng)驗傳承，資源優(yōu)化配置實現(xiàn)高效運維。 -
2025 年智能制造趨勢預(yù)測：設(shè)備管理系統(tǒng)的 “三化” 升級2025-04-02 10:47
隨著《“十四五” 智能制造發(fā)展規(guī)劃》的實施，中國制造業(yè)正經(jīng)歷一場深刻的變革。智能化、協(xié)同化和綠色化成為變革的三大方向，智能設(shè)備將成為制造業(yè)底層邏輯的重構(gòu)者。 -
EAM 與 MES 深度融合：智能工廠的 "雙引擎" 如何打破生產(chǎn)瓶頸？2025-04-01 10:13
中國制造業(yè)正經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型陣痛，設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率雖高但產(chǎn)能利用率低，導(dǎo)致設(shè)備維修記錄與生產(chǎn)排程數(shù)據(jù)割裂，隱性損失嚴(yán)重。企業(yè)需要進(jìn)行雙系統(tǒng)融合，打破虛實界限，構(gòu)建數(shù)字孿生體，實現(xiàn)設(shè)備綜合效率的提升。 -
2025設(shè)備管理新范式：生成式AI在故障知識庫中的創(chuàng)新應(yīng)用2025-03-31 10:44
生成式 AI 提供了全新的解決方案，引領(lǐng)設(shè)備管理進(jìn)入“健康治理”新紀(jì)元。傳統(tǒng)設(shè)備管理深陷知識困局，知識沉淀遭遇“三重斷點”，而生成式 AI 面臨多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與語義推理引擎技術(shù)突破，實現(xiàn)設(shè)備故障診斷和管理的全面提升。 -
設(shè)備全生命周期數(shù)字孿生：從采購到報廢的智能決策閉環(huán)2025-03-28 10:23
數(shù)字孿生技術(shù)為企業(yè)打造設(shè)備全生命周期“數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能閉環(huán)”，大幅提升設(shè)備選型、運維、報廢決策效率，縮短安裝周期。通過全息感知、模擬推演和決策優(yōu)化，實現(xiàn)設(shè)備從“經(jīng)驗運維”到“算法驅(qū)動”的重大轉(zhuǎn)變。 -
智能制造時代，設(shè)備管理系統(tǒng)的五大“殺手锏”功能2025-03-27 10:27
智能制造的核心路徑是設(shè)備管理系統(tǒng)的智能化水平。實時監(jiān)控與故障預(yù)測，智能維護(hù)調(diào)度，備件管理數(shù)字化，能效優(yōu)化與綠色生產(chǎn)，移動端應(yīng)用場景為智能制造帶來顯著價值。 -
中小企業(yè)預(yù)測性維護(hù)三大策略2025-03-25 10:21
本文主要探討了中小企業(yè)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時代實施設(shè)備預(yù)測性維護(hù)的三大策略：巧用低成本傳感技術(shù)、精準(zhǔn)監(jiān)測關(guān)鍵設(shè)備以及注重預(yù)防而非修理。中小企業(yè)應(yīng)通過合理采購、部署國產(chǎn)傳感器和溫度貼片等方法降低成本，以實現(xiàn)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)的降本增效。 -
設(shè)備故障預(yù)警準(zhǔn)確率提升！AI預(yù)測模型如何做到？2025-03-24 11:29
隨著全球制造業(yè)的蓬勃發(fā)展，設(shè)備穩(wěn)定運行對于企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的設(shè)備維護(hù)模式正面臨前所未有的挑戰(zhàn)，每年因設(shè)備突發(fā)故障導(dǎo)致的生產(chǎn)損失達(dá)1.2萬億美元。設(shè)備預(yù)測性維護(hù)應(yīng)運而生，成為解決這一難題的關(guān)鍵所在。 -
預(yù)測性維護(hù)實戰(zhàn)：如何通過數(shù)據(jù)模型實現(xiàn)故障預(yù)警？2025-03-21 10:21
預(yù)測性維護(hù)正逐步成為企業(yè)降本增效的核心手段，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)警邏輯框架，可以預(yù)測設(shè)備是否正常運行，提前預(yù)警并避免損失。案例中，通過振動傳感器采集數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)軸承故障，通過隨機(jī)森林模型建立預(yù)警系統(tǒng)，成功避免了重大損失。