设备监测模块通过对接腐蚀在线监测、机组状态监测、润滑油分析等技术,实现对设备运行数据的实时采集与记录。系统支持与DCS、实时数据库等外部系统集成,自动读取设备运行参数,形成历史数据趋势图。用户可在系统中预设设备故障模式及对应处置方案,当系统检测到数据异常时,自动触发报警并生成处置工单。该模块还支持手动录入设备运行数据,便于在未接入自动采集系统的场景下维持数据完整性。通过记录故障模式及其对安全生产的影响,系统能够依据严重程度进行分级警示,辅助管理人员制定针对性维护策略。设备监测数据还可用于后续的预测性分析,为设备健康评估与维修决策提供依据。该功能特别适用于化工、电力等对设备运行稳定性要求较高的行业,有助于防范因设备故障引发的生产中断。通过预测性维修,企业可以提高生产灵活性。高稳定性设备完整性管理与预测性维修系统应用案例

互联互通与边缘计算模块作为设备管理系统的神经末梢,负责现场数据的实时采集与初步智能处理。该模块通过部署边缘网关,兼容多种工业协议,实现对各类控制器(PLC)、传感器、智能仪表的无缝接入和数据采集。它不仅在网络层面打通了数据通道,更在边缘侧承担了重要的计算任务:对采集到的原始数据进行就地清洗、滤波和压缩,有效降低云端传输负荷;同时,可运行轻量化的AI模型,实时进行异常检测、特征提取甚至瞬时故障判断。这种“边缘感知、云端优化”的协同模式,提升了系统对现场状态的响应速度,为预测性维护提供了更及时、更高质量的数据基础。该模块是构建企业设备物联网体系、实现数字化转型的关键基础设施。先进设备完整性管理与预测性维修系统方法论预测性维修系统可以减少设备的故障率。

设备风险分级与管控模块构建了一套基于风险的设备管理策略。该模块首先通过风险评估模型,对全厂设备进行风险等级划分。评估因素通常包括设备故障可能性、故障后果的严重性(对安全、环境、生产的影响)以及现有防护措施的完备度。系统根据评估结果,将设备划分为高、中、低等不同风险等级,并在设备台账和工厂布局图中以不同颜色进行可视化标注。基于风险等级,模块自动推荐差异化的管理策略,例如对高风险设备实施更频繁的状态监测、更严格的预防性维修和更高级别的管理评审。所有识别出的风险及制定的管控措施都会被跟踪管理,形成风险管控清单。该模块帮助企业将有限的管理资源优先投入到风险的设备上,实现设备安全管理从“平均发力”到“防控”的转变,提升安全风险的整体管控水平。
设备效能综合评估模块通过构建多维度指标体系,衡量与提升设备综合效率。该模块自动采集设备运行、维修、能耗及产出等数据,系统化地计算关键绩效指标,如设备综合效率(OEE)、平均无故障时间(MTBF)、平均修复时间(MTTR)以及单位产品能耗等。系统支持按照车间、产线、单台设备等不同层级进行指标钻取与分析,并通过直观的仪表盘、趋势图进行可视化呈现,便于管理者快速掌握全局效能状况。模块还提供对标管理功能,支持与历史水平或行业标准进行对比,从而识别效能瓶颈和改进机会。基于评估结果,系统可自动生成详尽的效能分析报告,为设备更新决策、维修策略优化和生产计划调整提供坚实的数据支撑,驱动设备管理活动持续聚焦于价值创造与效能提升。设备完整性管理需要定期更新维护流程。

设备维保模块支持企业根据设备类型与使用场景制定保养规则,包括保养周期、标准作业程序及所需备件清单。系统依据规则自动生成保养工单,支持按保养类型配置不同表单与审批流程。用户可手动创建或批量导入保养任务,并派发给指定维修人员。维修人员通过移动端记录保养过程,支持现场拍照并附时间戳,确保作业真实性。保养任务支持确认、取消、改期等操作,任务完成后可导出记录归档。系统还支持保养标准的动态维护,标准更新后,未完成工单将同步调整。该模块帮助企业建立周期性与非周期性相结合的保养体系,涵盖点检、清洁、校验等多种场景,提升设备可靠性与使用寿命。通过预测性维修,企业可以减少废品率。标准化设备完整性管理与预测性维修系统管理工具
预测性维修系统可以提高设备的可靠性。高稳定性设备完整性管理与预测性维修系统应用案例
检维修工单管理模块实现维修作业的全过程数字化管理。系统支持多种工单发起方式,包括计划性维修、突发故障维修、巡检发现问题等。工单内容可根据维修类型灵活配置,包括故障描述、安全措施、所需备件、维修人员等信息。工单流程支持多级审批,确保维修作业的规范性。维修过程中,维修人员可通过移动端实时记录作业进度、遇到的问题、采取的措施等。系统支持与备件管理模块联动,维修人员可在线申请领用备件,系统自动更新库存。工单关闭前需经过验收确认,确保维修质量。所有维修记录自动归集到设备档案,形成完整的维修历史。这些数据不仅有助于分析设备故障规律,还可为后续维修决策提供支持。高稳定性设备完整性管理与预测性维修系统应用案例