您在设备维护中是否面临这些挑战？
传统维护模式，正让您承担高昂的非计划停机与维保成本。
非计划停机
关键设备突然故障，导致整条生产线停摆，交付延迟，损失巨大。
维护成本高
过度预防性维护造成资源浪费；事后维修成本高、周期长，效率低下。
状态盲区
无法实时掌握设备运行状态与健康趋势，难以预测潜在风险，决策缺乏依据。
计划滞后
维护计划难以根据实际状况灵活调整，备件准备滞后，资源调度混乱。
设备预测性维护解决方案
预测性维护平台深度融合物联网、大数据与人工智能，是一款专为工业制造设计的智能化解决方案。它帮助企业从传统的“事后维修”转向“主动预测与预防”，显著降低故障风险，保障生产连续性，提升运维效率与经济效益。
精准预测，防患未然
通过专业的时序数据分析工具与人工智能算法，平台能够前瞻性地预测设备潜在故障，使企业能够在故障发生前采取行动，大幅降低非计划停机风险。
科学决策，高效运维
平台提供智能维护决策支持，帮助合理规划维护任务，优化备件与人力资源，提升整体维护效率，降低运维成本。
精准故障预测
AI算法赋能，预测设备何时可能发生故障。
智能维护规划
优化维护任务，提升资源利用效率。
设备健康全面监控
实时洞察设备状态与健康趋势。
跨系统数据融合
打通数据孤岛，提升管理水平。
方案技术架构
从感知到智能决策，构建预测性维护核心能力。
方案价值：驱动运维效率与生产效益提升
通过精准预测与智能决策，实现设备全生命周期价值最大化。
降低非计划停机
通过前瞻性故障预测与预警，有效避免突发故障，降低关键设备非计划停机时间 20%-40%。
优化维护总成本
从响应式维修转向基于状态的预测性维护，减少事后高成本维修与不必要的定期维护，维护总成本降低 10%-30%。
优化备品备件库存
根据精确的RUL预测智能管理备件需求，降低库存积压风险 15%-25%，提高资金周转率。
延长设备使用寿命
及时发现并处理早期故障隐患，避免故障扩大对设备的损害，有效延长关键设备使用寿命。
提升整体生产效率
减少非计划停机，优化维护窗口，提高设备可利用率和OEE，提升产线整体效率。
维护决策科学化
基于实时数据、健康评估与预测结果，维护计划与资源调度更加精准、高效。
应用案例：某大型离散制造业工厂
通过预测性维护平台，告别“救火式”维护，实现设备主动健康管理。
面临的核心挑战
该工厂拥有大量关键精密设备，故障频发且难以预测，导致高额紧急维修费用和显著的非计划停机损失。维护团队疲于“救火”，缺乏对设备健康状况的全面、实时掌握，备件计划与实际需求脱节。
我们的解决方案应用
我们针对其冲压机、数控机床等核心设备，部署了高精度振动、温度、电流等传感器，通过工业网关将设备数据接入预测性维护平台。平台基于历史和实时数据，建立了设备健康评估模型、核心部件故障诊断模型以及剩余寿命预测模型。平台自动监测数据异常、评估健康度、预测故障并触发告警，同时提供维护建议和备件需求预测。
项目实现的显著成效
-
非计划停机大幅减少： 关键设备非计划停机时间降低 35%，生产连续性显著提升。
-
维护成本优化： 维护总成本降低 22%，紧急维修工单数量减少约 40%。
-
备件管理更智能： 备件库存积压降低约 20%，有效提高了备件周转效率。
-
维护效率提升： 维护人员能够提前准备和规划，平均维护响应时间缩短30%以上。