上海缘华企业发展集团有限公司
IoT+AI构建“监测-分析-决策-执行”闭环,设备异常响应时效提升70%;并且,持续的数字资产积累成为持续改善和优化的能量。
从预见即将发生的故障开始,您的检修计划、设备资产再到耗品、备件,每一项资源的调配都变得游刃有余。
提升设备稳定运行时间,减少非计划停机,优化OEE(综合效率),增强产线柔性调整能力,提高应对订单波动的韧性。
从产业智造升级角度,以状态监测为核心的设备数字资产信息,将为工厂的产线迭代设计、设备优化定制等提供宝贵的经验。
更高效的设备运维&更可靠的设备状态
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Typical Scenarios
纺织印染场景下设备状态监测与智能润滑预测性维护实践
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设备状态监测系统:矿山机械的创新守护者
本文聚焦设备状态监测系统在矿山机械中的创新实践,阐述其针对矿山恶劣环境与高强度作业特点,实现对挖掘机、破碎机等精准监测,提前发现故障隐患。还介绍该系统在促进部门协作、企业与供应商合作方面的沟通价值,以及优化生产等应用价值。
工业 4.0 时代,预测性维护如何让企业脱颖而出?
本文聚焦工业 4.0 核心的预测性维护,对比传统维护痛点,阐述其在降本增效、保障产品质量、守护生产安全、助力 ESG、创新商业模式、驱动决策优化等方面的价值,也提及初始投资、人才短缺等实施挑战与试点建议,凸显其对企业构建竞争优势的战略意义。
工业设备不 “掉链” 的秘密!预测性维护让智能制造告别意外停机
本文聚焦工业设备预测性维护,对比三种维护模式优劣,拆解其 “感知 - 传输 - 分析 - 决策” 4 层技术栈,详解企业落地的 6 个步骤,阐述降本 25%-30%、延设备寿命等 5 大价值,还分析落地挑战与未来趋势,助力制造企业告别意外停机,实现智能制造下的高效设备管理。