设备退役与资产处置模块规范并优化了设备生命周期终点的管理流程。当设备达到使用寿命或因技术淘汰需要退役时，系统引导用户完成标准化的退役申请与审批流程，确保决策的合理性与合规性。审批通过后，模块自动触发一系列后续操作：在业务层面，锁定该设备的所有相关活动，防止误用；在财务层面，启动资产清理与残值评估程序。系统支持记录设备退役后的多种处置方式，如转让、拍卖、拆解利用或报废，并跟踪处置过程的执行情况与收益。重要的是，该模块确保设备完整的生命周期档案，包括从采购安装、运行维护到退役处置的全部记录，被封存并归档，以满足内部审计、历史数据查询或同类新设备选型参考的需要。该模块实现了设备资产的善始善终，挖掘了其价值并满足合规管理要求。系统架构采用模块化设计，支持根据企业需求灵活配置。数据驱动设备完整性管理与预测性维修系统技术规范
设备文档与知识图谱模块将分散的设备信息转化为互联互通的结构化知识。该模块超越传统的文档管理，不仅安全地存储设备图纸、说明书、技术标准等各类文档，更致力于构建设备、部件、故障、维修方案之间的关联关系，初步形成设备知识图谱。当用户查询某台设备时，系统不仅展示其基础信息和相关文档，还能智能关联其常见的故障模式、历史维修案例、适用的备件清单以及相关的技术改造记录。这种关联性极大地提升了信息检索的深度与效率。新产生的维修经验或技术成果，可经由审核流程后，便捷地补充到知识图谱中，使知识库具备自我成长的能力。该模块通过将孤立的设备数据转化为相互关联、可直接赋能于维修决策的系统化知识，提升了企业设备知识的复用价值和传承效果。实时设备完整性管理与预测性维修系统监控系统边缘计算模块实现设备数据的就地处理与实时分析。
知识管理模块构建设备管理知识体系，促进经验积累和知识共享。系统建立设备故障库，收录典型故障现象、原因分析和处理方案，每条故障记录包含详细的处理过程和效果验证。维修案例库收集各类设备的维修案例，包括维修过程、技术要点和注意事项。系统支持知识条目的多维度分类和标签管理，便于快速检索。知识评审机制确保入库知识的准确性和实用性，定期对知识内容进行更新优化。智能推荐功能根据设备类型和故障现象，主动推送相关的知识条目，辅助维修决策。知识地图功能可视化展示知识关联关系，帮助用户系统化学习。该模块推动隐性知识显性化，个人经验组织化，提升团队整体设备管理水平。
预防性维修模块基于设备运行数据和维护标准，帮助企业建立科学的预防性维修体系。系统支持根据设备类型、运行时长、工艺参数等条件，制定个性化的预防性维修计划。每个计划包含完整的维修标准，明确维修项目、技术要求和验收标准。系统自动跟踪计划执行进度，提前生成维修任务并分派给指定人员。维修人员通过移动端接收任务，现场执行时可按标准流程进行操作，记录维修过程和数据。维修完成后，需经过验收确认，系统自动更新设备状态和维修记录。模块还具备智能分析功能，当同一设备频繁发生同类故障时，系统会提示调整维修策略或周期。通过预防性维修的实施，企业可以有效降低设备突发故障风险，延长设备使用寿命。设备密封点管理实现对动静密封点的专业化管理。
设备运行周期管理模块专注于设备运行状态的精细化管控。系统支持对关键设备运行状态进行实时监控，包括运行、备用、停止、检修等多种状态。运行状态的变化可通过多种方式触发：支持与DCS系统对接实现自动状态切换，也支持人工手动调整。系统自动记录设备每次状态变更的时间点，准确统计设备运行时长、停机时长等关键指标。通过设备运行看板，管理人员可直观了解各设备当前状态，快速识别异常情况。模块还提供丰富的统计分析功能，包括设备利用率、完好率等指标的计算，帮助企业评估设备运行效率。这些数据还可为预防性维修计划的优化提供参考，实现设备运行与维护的协同管理。系统提供持续的培训管理功能，提升设备人员专业技能。低成本设备完整性管理与预测性维修系统维护流程
设备校准管理确保监测仪表的准确可靠。数据驱动设备完整性管理与预测性维修系统技术规范
备件需求预测与库存优化模块利用数据分析技术，实现备件库存的科学管理与成本控制。模块首先整合设备台账、维修历史、运行时长及故障统计等多源数据，构建备件消耗特征画像。随后，运用统计模型与机器学习算法，综合考虑备件的重要性、采购周期、故障后果等因素，预测未来特定时段内各类备件的需求种类与数量。基于预测结果，系统能自动生成经济合理的采购建议单，并动态设定与调整安全库存水平，既防止因库存不足影响维修进度，又避免资金沉淀和仓储空间浪费。对于突发性的紧急需求，模块的应急调配功能可快速在全公司范围内查询并锁定替代件或可用库存。通过与供应商系统的初步协同，需求预测信息可适度共享，以提升整个供应链的响应效率与韧性。该模块目标是建立一种敏捷、备件供应模式，在保障设备维修需求的同时，实现库存周转率的优化和总体持有成本的下降。数据驱动设备完整性管理与预测性维修系统技术规范
