遠(yuǎn)程運(yùn)維助力制造行業(yè)全面智能轉(zhuǎn)型升級(jí) 返回列表頁(yè)

制造行業(yè)遠(yuǎn)程運(yùn)維發(fā)展的必然性

 

  制造行業(yè)的維?，F(xiàn)狀：使用者不能監(jiān)測(cè)到設(shè)備的參數(shù)，無(wú)法掌握設(shè)備部件的變化趨勢(shì)，從而不能預(yù)測(cè)設(shè)備故障，每當(dāng)設(shè)備故障發(fā)生時(shí)，無(wú)法判斷故障原因，服務(wù)工程師在不能時(shí)間得到故障信息、不能看到設(shè)備狀態(tài)、不清楚設(shè)備的歷史動(dòng)作時(shí)，無(wú)法做出正確的維保方案，只能到現(xiàn)場(chǎng)后才能診斷。在這樣的維保過(guò)程中，故障的修復(fù)時(shí)間長(zhǎng)、售后效率低等等的管理問(wèn)題就無(wú)法避免！

 

  究其原因，不外乎兩點(diǎn)：一是制造設(shè)備絕大部分屬于非智能設(shè)備；對(duì)于部分自動(dòng)化設(shè)備、半自動(dòng)化設(shè)備的數(shù)據(jù)還不能采集，或者即便數(shù)據(jù)能夠采集，但沒(méi)有形成大數(shù)據(jù)；還有一些企業(yè)的設(shè)備甚至是純手動(dòng)的操作的機(jī)械設(shè)備，不能自動(dòng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，得要靠人工測(cè)量、記錄、填寫(xiě)；缺乏數(shù)據(jù)的支撐，設(shè)備的診斷修復(fù)時(shí)間就不得不延長(zhǎng)。二是設(shè)備服務(wù)商在提供服務(wù)時(shí)，往往都是被動(dòng)性的，對(duì)設(shè)備的狀態(tài)不是特別了解（缺少歷史數(shù)據(jù)以及當(dāng)前狀態(tài)信息），接到維保需求時(shí)，需要到現(xiàn)場(chǎng)查看后才能進(jìn)行分析，再制定計(jì)劃，進(jìn)行維保實(shí)施，服務(wù)周期長(zhǎng)；幾乎所有的維保服務(wù)都需要服務(wù)商必須到現(xiàn)場(chǎng)才能進(jìn)行維保實(shí)施。

 

  而隨著制造行業(yè)邁入智能制造，傳統(tǒng)模式下的維保方式帶來(lái)的弊端越來(lái)越鮮明。從發(fā)展速度的IT運(yùn)維行業(yè)吸取經(jīng)驗(yàn)，建立制造行業(yè)的遠(yuǎn)程運(yùn)維，解決制造企業(yè)的后顧之憂(yōu)成為了智能制造發(fā)展過(guò)程中不可忽視的工作。制造業(yè)遠(yuǎn)程運(yùn)維的發(fā)展是智能制造發(fā)展的基礎(chǔ)，智能制造的發(fā)展也是制造行業(yè)遠(yuǎn)程運(yùn)維發(fā)展的驅(qū)動(dòng)器，二者相輔相成。

 

華辰智通遠(yuǎn)程運(yùn)維管理云平臺(tái)

 

建立遠(yuǎn)程運(yùn)維平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析，提供資產(chǎn)管理、設(shè)備跟蹤、設(shè)備在線(xiàn)監(jiān)控及數(shù)據(jù)分析、故障遠(yuǎn)程診斷及運(yùn)維、能源監(jiān)控及數(shù)據(jù)分析、視頻監(jiān)控、研發(fā)輔助等功能，幫助用戶(hù)降低成本、提高運(yùn)營(yíng)效率，為制造行業(yè)智能裝備、智能生產(chǎn)單元、智能工廠提供在線(xiàn)增值服務(wù)。



解決制造設(shè)備聯(lián)網(wǎng)以及運(yùn)行、狀態(tài)、維保等數(shù)據(jù)的采集，將采集到的數(shù)據(jù)安全、即時(shí)、有效地傳輸?shù)皆破脚_(tái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)累積、展現(xiàn)分析、應(yīng)用。通過(guò)智能預(yù)警模型、智能診斷模型、智能自學(xué)習(xí)知識(shí)庫(kù)等應(yīng)用，提供更好的設(shè)備維護(hù)方案、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化方案、運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略管理方案。