“预测性维护”一直是工业互联网的热门话题，声称通过IoT和AI实现了预测性维护的公司繁多，许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性， 交给 “预测性维护”来解决。但据笔者观察，目前大部分此类项目预测的准确率很低，仍是概念和实验性的居多，在可解释性，可验证性、可复制性 上都还存在有问题。预测性维护的落地比预想中困难，是因为企图单纯依赖数据提取可解释的工业机理逻辑，难度远超想象。主要有两个塬因：一是因为许多企业的基础数据还缺乏积累，比如设备基本的巡点检、维护保养、故障分析记录，都还是散落在各种纸张、Excel中，设备缺乏数字化档案，基本维护保养数据、备件更换记录、故障和修理数据，包括设备的故障特征数据还没有结构化的积累，就不可能实现模型的训练和验证；二是许多厂商企图单纯依赖数据分析路径而忽略了设备工程师现有专业知识和经验的融入，光靠数学和AI算法容易走入统计陷阱，只是得到了相关性，不容易得出可解释、可预测的因果性模型。设备智能化管理是非煤矿山建设智慧矿山的重要环节。新疆设备管理软件排名
设备信息化管理系统具备六大功能。一是实现基础数据管理、台账管理。二是采用二维码现场识别，能够准确确定故障设备和巡检节点。三是实现手机扫码， 远程故障报修，并可同时上传故障图片、视频，便于故障判断。四是巡检、点检实行手机扫码签到，防止漏检。五是实现手机与管理平台远程互联。维修调度长可以用平台和手机远程分配维修任务，维修人员和报修人员可以通过手机及时了解故障情况、维修进度、维修报告及验收。六是具有专项统计分析功能，对设备运行情况、故障情况、维修情况、维修人员工作量、维修质量等等进行统计，提供分析报表，让管理者心中有数。下一步还要不断补充设备维修历史记录，便于判断故障。同时将备品备件管理一并纳入此平台，进一步提高效率。工业设备管理体系建设设备管理是保证企业进行生产和再生产的物质基础。
立足于工业领域，实现工厂生产智慧运营管理。涵盖工厂的设备运维，物资管理，采购管理，故障管理，点检巡检管理，设备检修，设备保养，特种设备，安全生产管理，产品管理，能耗管理，资料管理（图纸，文件），流程管理等。覆盖了现代工业信息化管理的各个方面。通过加强设备的精细化管理，提升企业设备管理效率，从而提高企业的开车率，保障生产的正常顺利进行。通过对工厂能耗的监测，通过能耗数据，准确的计算设备的开机、停机时间。
完善设备状态监测系统，加强设备异常状态分析根据实际情况，对机组等主要设备安装了一些在线监测装置 主要有:机组的振摆度测量:定转子的测量，温度、压力等。当设备有异常情况出现时，实行异常状态分析和重点跟踪，我们就采取了强化跟踪监督措 施，掌握状态变化规律，找出故障的根源，利用小修机会进行了彻底处理，现在运行正常，保障了设备的安全运行。加强设备维护保养工作，及时消除设备缺陷。设备维修保养工作的好坏，对设备运行状态有着重要的影响，如透平油的处理，润滑油的加注，设备轮换运行，甚至设备吹灰等清洁工作，每一项 都不应该忽视。我厂的调速器为进口产品，对油质要求相当高，因此我们采取现场循环滤油，故障率比以前明显减少，提高了设备的可靠性。延长 了设备的寿命周期。对设备存在的缺陷应及时消除处理，做到大缺陷不过天，小缺陷不过班。确保设备处于健康运行状态。通过加强设备运维过程监管有效做到预防性维修。
注意保养，保修工作。对干矿山生产开采的企业而言，机械设备的质量和安全也,就是在其中工作人言的安全保证。因此，当下工作中不注重机械设备的保养和维修方面的工作，也就使得企业的生产效率等方面受到了影响。因此要加强在此方面的工作，减少因为安全隐患所带来的的损失。(4)设备利用率低。矿山生产工作中，安全工作和质量保证是其中的基础性工作，也就需要矿山工作的设备也满足以上两个基本方面的要求，目前的实际工作中对于安全和质量工 作的落实程度不高主要表现在矿山企业的设备利用率不高的方面。企业对干矿山机械设备的购买处干初级阶段，对于设备的质量检查，安全检查方面的工作落实不完全，也就导致了设备积压，资金链不畅通等一系列的问题，影响到长期稳定的发展。如何做到设备巡检数据的有效利用。安徽设备管理系统设计
非煤矿山通过能耗数据实时监测磨浮设备的工作状况。新疆设备管理软件排名
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