资讯中心
在这里,您可以搜索找到自己想知道的问题
设备预测性维护技术实战指南
设备预测性维护技术实战指南
  开篇概述   在工业数字化加速的当下,设备预测性维护技术(PdM)正从“锦上添花”走向“能力底座”。它以状态数据为核心,借助机器学习与边缘计算,在故障发生前给出可执行的维护窗口,帮助企业实现从被动抢修到主动预防的跃迁。
设备预测性维护技术:从感知到智能的进化与落地实践
设备预测性维护技术:从感知到智能的进化与落地实践
  工业设备运维技术历经“事后维修-定期维护-预测性维护”三大阶段,当前以物联网、AI算法为核心的设备预测性维护技术,正彻底改变传统运维的“经验驱动”模式,转向“数据驱动”的精准管控。数据显示,采用先进预测性维护技术的企业,设备故障发生率降低50%以上,维修成本降低30%-45%,设备综合效率(OEE)提升15%-25%。
设备预测性维护解决方案是什么,设备预测性维护解决方案推荐
设备预测性维护解决方案是什么,设备预测性维护解决方案推荐
围绕工业设备的高可用、低停机与全生命周期成本优化,本文从技术架构、算法策略、边缘—云协同、指标体系与实施路径五个维度,系统化阐述设备预测性维护解决方案。
设备预测性维护解决方案:企业降本增效的全域落地路径
设备预测性维护解决方案:企业降本增效的全域落地路径
在智能制造转型的关键阶段,设备运维已从“成本中心”升级为“效益增长极”,而传统运维模式的粗放性让多数企业陷入“停机损失高、维修成本高、资源浪费高”的困境。
设备预测性维护系统:架构、价值与落地路线
设备预测性维护系统:架构、价值与落地路线
在工业场景中,非计划停机不仅带来昂贵的产能损失,还会引发质量波动、交付违约与安全合规风险。
设备预测性维护系统:智能制造时代的设备管理革命
设备预测性维护系统:智能制造时代的设备管理革命
在工业4.0浪潮下,设备已成为企业生产的核心资产,而传统“事后维修”“定期巡检”模式带来的非计划停机、过度维修等问题,正成为制约企业降本增效的关键瓶颈。
设备健康管理降低维修成本:智能制造降本增效实战方案
设备健康管理降低维修成本:智能制造降本增效实战方案
在工业企业的成本结构中,设备维修成本如同“隐形黑洞”,不断吞噬企业的利润空间。据工业互联网产业联盟调研数据,我国制造企业平均设备维修成本占生产总成本的18%-45%,其中60%以上的成本源于非计划停机和无效维修。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16