2024-03-31 22:25:09| 对企业来说，时间就是金钱，所有企业都在极力避免因生产延误而导致的金钱损失。在设备保养、设备维护和设备运行方面更是如此。如果工厂的设备因突发故障处于长时间停机状态，但没能被及时解决，工厂所需支付的成本可能就会螺旋式上升。
数据显示，英国企业每年因设备停机损失1800亿英镑。在北美企业，这一数据上升到了7000亿美元。根据万顺伯恩在2017年发表的一项研究，在英国、美国、法国和德国，设备非计划停机每小时会产生约260,000美元的成本。
此外，该研究发现70%的公司缺乏判断设备何时需要维护、升级或更换的能力，并且82%的企业在过去三年中至少经历过一次设备非计划停机。
在大多数情况下，公司使用预防性维护（也称为定期维护）来确保大限度地减少停机时间。主要是为重要的机器零部件来制定定期维护计划。
然而，随着大数据、人工智能和物联网的出现，越来越多的公司开始运用预测性维护。相比于将维护作为一项需定期完成的任务，预测性维护可以运用人工智能技术分析从工厂车间采集的数据，来预测设备机器或重要零部件何时需要维修，实现预测性维护。
影响备件管理的最常见问题之一是无法在需要时找到零件，因此使用设备管理系统可以监控您的备件库存，确保根据需求及时采购备件。
设备管理系统还能提供设备状态监测的功能。通过物联网技术对生产设备运行状态进行实时监控与数据采集，实现关键设备互联互通，让管理者随时随地掌握设备状态。
此外，设备管理系统还可以通过远程运维服务平台，开展基于大数据驱动的故障预测、智能化设备健康管理。实时收集数万台机床产品运行工况信息，通过数据挖掘和分析可以有效支撑产品全生命周期监测，包含精准定位、实时监测设备工况信息、远程遥控和远程故障诊断等。
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