行业面临问题：

1. 设备频繁故障：导致停机损失和高额紧急维修成本。
2. 维护流程不规范：缺乏有效的预防性维护机制。
3. 维护资源不合理：备件仓储混乱，导致无效库存和浪费。
4. 人员培训和支持不足：错误诊断和维修，延长了设备停机时间。
5. 救火式维修场景频繁出现：令维护人员疲于应付。

解决方案：

基于麒智设备全生命周期管理系统，进行设备预防性维护

1. 设备频繁故障

• 系统功能：
  1. 设备台账、一物一码、扫码报修、按需保养等基础性功能提供支撑。
  2. 深度数据分析模块：使用AI和机器学习对设备的工作状态进行深度分析，基于大数据生成相关信息有针对性提醒，同时展示在车间大屏上。
  3. 故障诊断：设备故障后，在维修人员手机上系统自动推荐维修方案。系统基于历史数据和模式识别自动诊断潜在故障，
• 解决方案：
  1. 设备联网，系统自动监测设备的关键性能指标（KPIs），自动采集设备运行数据，沉淀大数据。
  2. 对于潜在故障，系统会生成详细的故障预测报告并发送给维护团队。
• 预期收益：
  1. 减少设备故障率高达30%。
  2. 年度维修成本降低15%。

2. 维护流程不规范

• 系统功能：
  1. 保养、点检/巡检计划：根据设备类型、使用频率和历史维护数据设置维护计划，系统按照设定周期自动生成维保工单，并发送给负责人。
  2. 任务分配和跟踪：自动分配维护任务给相应的技术人员并跟踪完成状态。
• 解决方案：
  1. 利用系统针对不同的设备设置维护计划后，周期可调，灵活设置。
  2. 维护任务自动同步到技术人员的手机端，实时接收，定期执行。
• 预期收益：
  1. 提升维护操作的标准化程度。
  2. 通过优化维护计划，设备使用寿命可延长15%。

3. 维护资源不合理

• 系统功能：
  1. 智能备件管理：实时跟踪备件使用情况，并基于预测模型自动重新订货。
  2. 工具使用优化：记录工具使用情况，确保它们在需要时可用。
• 解决方案：
  1. 系统可自动跟踪和管理备件库存。
  2. 备品/备件使用数据被用于预测未来需求，从而避免资源浪费。
• 预期收益：
  1. 降低30%的库存成本。
  2. 减少因缺乏备件和工具而导致的设备停机时间。

4. 人员培训和支持不足

• 系统功能：
  1. 标准库、手册库、知识库：提供实时反馈，智能推送。
  2. 根据人员、设备、系统所在页面，智能推送相关知识。
• 解决方案：
  1. 积累知识库，实时反馈提醒给维修人员。
  2. 在现场问题解决时，维护人员可“随身”获得知识赋能。
• 预期收益：
  1. 错误诊断率降低30%。
  2. 维护人员工作效率提高20%。

综合收益：

1. 成本效益：通过减少紧急维修和优化备件库存，预计能节省高达30%的年度维护成本。
2. 效率提升：通过AI驱动的故障预测和优化的维护流程，设备总效率预计提高20%。
3. 人力优化：通过高级培训模块和实时支持，预计维护人员效率提升25%。