该系统以先进的设备管理理论为基础，应用互联网+相关技术，针对矿山设备运维特点，实现矿山设备的全生命周期管理。系统涵盖矿山设备管理的各个方面，从设备采购，设备运维，生产管理，设备监控，统计分析，备品备件，定期检修，定期保养，设备点检巡检，故障管理，安全生产，能源管理等方面实现设备的全生命周期过程管理。本系统以矿山设备为基础，通过对设备生产过程的精细化管理，建立采矿，选矿，设备，物资，计划等多个部门的信息通道和管理平台，从而实现矿山生产过程的精细化管理，提高企业管理效率和生产能力。加强电厂的设备检修工作，是保障发电设备安全，经济运行的重要手段之一。起重设备管理云平台
设备相关的数据记录完整准确，随时可以查找，不会因为人员的离岗而导致丢失，得以长期保存。很多故障处理转化为案例和经验。所以，全场设备资料数据的管理比没有系统时提高了90%。点巡检的完成率达到90%以上，规范化达到90%以上。基本上实现每一台设备从计划到落实全流程覆盖。设备故障停留时间（发现到处理）统计比无系统时降低50%。因为故障提报信息的准确度，时效性和信息跨部门的流转效率以及信息的公开化都得到了很大的提高。而在维修的时候对备件的查询，维修方案等方面都可以从系统中快速获取。湖北设备管理设备精细化管理有效缩短装置设备检修时间、延长检修周期。
目前，各发电厂均按照原电力工业部颁布的《发电厂检修规程》执行计划性检修。《规程》规定，发电厂机组大修一般4~6年一次，每次50-80天，小修每天2次，每次10-12天(视具体机型而定)，并规定:"到期必修，修必修好"。用以指导检修安排的依据就是这些时间量，只要检修周期已到，不管设备好坏，运行状态如何，就要检修。显然，这种检修制度有失科学性，而且存在如下负面影响。1、计划检修的不完善性；2、不利于延长设备的生命周期；3、不利于企业提高经济效益。
在大部分工厂，特别是离散制造业，都是生产是老大，设备只是保障部门，只要设备还能运转，就不会停产，这导致设备维护改善的时间和资金投入严重不足，设备部也陷入四处救火、穷于应付的被动恶性循环。究其塬因，是因为企业没有从工厂端到端视角看设备停机的损失。在设备故障出现初期征兆的时候进行维护，远比造成停机后再维修造成的损失和投入成本要小得多。如下图所示，某机床通过振动分析，可以看到10月18日振动加速度峰值触发早期预警阈值，但是由于生产计划问题，没有停机维护;10月22日机床主控系统触发故障，不得不停机过10个小时维修和更换轴承，维修后，振动恢复正常水平，但较大损失已经造成。设备管理是安全生产的保障。
在这个“以顾客、竞争和变革”为主导的新时代，国内外同行竞争十分残酷，国内企业必须提升核主要竞争力。现代企业的管理层次向精简、高效的“扁平化架构”方向发展。作为大型的制浆造纸国有企业， 设备系统应充分整合和优化配置现有维修资源，搭建“市场化、专业截图(Al+A)的集团公司大维修专业化 平台，对内以产品服务中心，以资产运营效率为中心，以降低单位产品维修费用为目标，提高员工待遇，逐步建立服务于产品的生产维护设备管理模式，追求设备用户满意和促进企业综合效率化;对外开拓维修服务市场，孕育新的效益增长点，对公司现有维修系统进行改善和优化。非煤矿山通过能耗数据实时监测磨浮设备的工作状况。热电厂设备管理软件价值
加强设备管理有助于提升设备的开车率。起重设备管理云平台
“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。起重设备管理云平台
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