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設備維護在科技水平發(fā)展的帶動下不斷演變，今后將展現(xiàn)出一系列新的發(fā)展方向。
傳感技術地進行，促進了設備管理系統(tǒng)的人工智能化，提升了設備故障診斷和預警信息準確性。新型傳感器的層出不窮，為設備狀態(tài)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析提供了大量的數(shù)據(jù)庫。
NO.1 物聯(lián)網(wǎng)
設備狀態(tài)監(jiān)測技術性指通過監(jiān)測儀器或生產體系溫度、工作壓力、總流量、震動、噪音、潤滑脂粘度、使用量等各種參數(shù)，對系統(tǒng)保證實時監(jiān)控系統(tǒng)與遠程操作，提升運營效率。
剖析機器運行的好與壞，對設備常見故障作初期預測分析、剖析診斷與清除，將安全事故消滅在萌芽狀態(tài)，減少機械故障關機時間，提高設備運行可靠性，增加機組運行周期時間。
運用物聯(lián)網(wǎng)技術標簽和感應器，完成對設備資產的精準管理和跟蹤。

NO.2 數(shù)據(jù)分析與預防性維護
提升機器設備運行和維護
根據(jù)對大量機器設備數(shù)據(jù)收集整理，發(fā)掘機器設備運行和維護規(guī)律性，完成對機械故障的提前預測，完成更有針對性的維修計劃，減少關機風險性。對機器運行明確提出優(yōu)化措施。
故障檢測與根困剖析
設備故障診斷技術是一種了解掌握機器設備使用全過程狀態(tài)，明確產品整體或部分有沒有問題或異常，及早發(fā)現(xiàn)常見故障以及緣故，并且能夠氣象預報常見故障發(fā)展趨向技術性。運用大數(shù)據(jù)的解讀，對機械故障進行診斷的解讀，提升檢修高效率。
預測分析設備使用年限和維修機會
根據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘預測分析設備使用年限和維修機會，為設備升級給予決策分析。
NO.3 人工智能及人工智能的運用
自動化技術安全巡檢和自動識別
利用人工智能和人工智能算法，使用無人機或機器人等開展自動化技術安全巡檢和自動識別，提升檢修高效率。
提升機器設備控制參數(shù)
利用人工智能和機器學習算法，提升設備運行狀態(tài)相關參數(shù)能把管理方法，節(jié)能降耗成本費。
NO.4 可持續(xù)管理方法
設備維護將更加重視可持續(xù)，包含機器的能源效率、綠色環(huán)保等性能層面。公司將更加重視設備維護對環(huán)境的污染，并采取相應可持續(xù)管理模式。
數(shù)字化設備管理工作的今后將更加智能化和自動化。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展，技術將可以自動收集信息并展開分析，預防性維護將變得更加精確。除此之外，數(shù)字化設備管理方法將于更多領域得到廣泛應用，為企業(yè)發(fā)展帶來更多機會。
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