在现代化的工业环境中，设备的状态监测已经成为了提高生产效率、降低运营成本和保障工业安全的关键手段。通过实时的工业设备状态监测，我们可以及时发现设备的潜在问题，预测设备的性能趋势，以及制定出相应的维护和修理策略。想要做好设备维护，首先要对设备足够了解，操作者对设备的了解程度决定了设备的价值大小。而了解设备的最好载体就是“设备数据”。今天云维保就和大家聊聊设备数据和设备状态监测。

设备数据

设备数据包括过程监测数据、运维数据、故障数据等等。但目前制造企业在数据管理上仍存在五大痛点：

信息孤岛：

数据信息单元单独存放、不能自动地实现信息共享与交换，需要靠人工与外界进行联系；

数据记录不完整且带有主观：

人工记录的方式基本都是数据量比较少，不会全部进行记录分析；且很多数据由岗位工主观性记录，会有信息偏差的可能性；

数据采集实时性差：

有些设备状态数据在出现异常时需要快速做出反应，却没有被人及时的记录下来，造成了对这些有用数据的分析困难，不准确，信息失效的缺点。

宏观调控能力弱：

目前相关部门对设备使用状况的了解主要依赖各种纸质报表或Excel表格，数据少且上报速度慢，无法迅速掌握全厂甚至已经售卖的设备情况，无法及时下达调整指令，不能确保领导作出合理有效的决策，影响企业的发展，甚至影响社会经济的健康有序发展。

设备数据汇总和分析功能弱：

设备数据无法及时的与管理系统相结合，而延误了管理信息的及时反馈，影响管理层作出进一步的决策变更，进而影响整个企业的发展。

如何才能将设备数据搜集整理变成“知识”，然后再利用这些知识来提升设备运维水平，节约运营成本，促进设备改良，这已经成为大部分企业迫切需要得到解决的关卡。

设备状态

设备状态是指设备在生产活动中持续保持正常运行状态的能力。

设备运行状态监测。采用温度、湿度、压力、流量、振动等各设备传感器，对设备进行实时监控，获取设备运行中各方面的实时状态，实现将设备隐性的状态数字化。

设备运行状态的预判和预测。通过多维度的图表分析，搜集设备的故障情况及日常运维状态，以目的为导向建立对应的设备故障机理并制定相对应的运维计划，同时以实时监测到的设备数据为基础，对设备未来的运行状态做预判和预测。

减少设备故障停机时间。通过建立“维护标准”、“操作标准”、“故障知识库”等，与电子化系统的知识共享辅助完成故障分析，输出解决方案，实现故障的快速定位和及时修复。

目前云维保 售后运营SaaS服务设备听诊系统，能够为设备制造商提供集设备数据采集、运行数据传输、续航能力数据反馈、精准定位、数据归类、生成报警日志等一站式的生产设备健康度7×24小时监控与预测性维护服务。

云维保 售后运营Saas服务为设备制造商实现售后设备全生命周期管理，一机一码赋予售后设备资产数字化，一站式解决并掌握售后设备动态信息和一键报修、维护、保养，促进设备改良，便捷管理售后团队、经销商与客户服务，助力客户满意度、复购率、品牌影响力提升。

云维保是国产工业维保软件的平台级产品，通过智能维保+技术共享+工业互联网+设备听诊等方式，以工厂维保、售后运营、云维保师傅三大基础服务为触点，为生产企业提供工厂数字化建设、为设备制造商提供售后设备全生命周期管理与维保团队数字化运营、为广大维保工程师提供用工数字化服务，助力工业企业数字化转型升级和提质降本增效。

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