实现企业的降本增效,设备管理应该怎么做?

随着工业4.0的发展,易点易动推出了设备管理模块,助力企业实现设备的智能化管理。通过二维码或RFID实现全生命周期闭环管理,涵盖巡检、维修、保养、附属资产和配件等多个方面。借助云计算和IoT设备,该系统利用数据和算法提升设备可用性,预测故障,执行预防性保养,降低成本,最大化投资回报。

工业4.0时代,智能制造和智能生产已经成为众多传统企业转型的目标。设备管理作为智能制造不可缺少的环节,设备管理的好坏直接影响企业的经营和生产。随着设备数量和种类的日益增多,以及设备的精度和复杂性对生产效率的要求越来越高,传统的设备管理模式已经无法满足现在企业对设备管理的需求。于是,越来越多的企业开始引入设备管理系统进行设备的管理。

在多年的行业积累和技术沉淀中,易点易动不断研究、总结、精炼,上线了设备管理模块,使工厂的日常设备管理更加智能化。可实现集团统一化管理所有设备,支持多层级、多组织机构管理、多角色、多数据权限管理。

给每个设备绑定二维码或者RFID码后,就可以开始全生命周期闭环式管理了。从采购需求制定计划,科学合理地调度和调拨设备等,都可以进行有效管理和追溯。从多方面完成公司设备的信息化和无纸化管理。


除了全生命周期管理之外,设备管理模块中还有这些功能:

 

1)巡检/点检:包括巡检点设置,巡检计划设置,移动端巡检登记,巡检整改等功能。

2)维修管理:管理从报修→维修派工→移动端维修接单→维修验收的全维修周期管理

也可以管理委外维修等。

3)保养管理:管理保养项目制定,保养方案制定,保养工单派工,保养执行等

4)附属资产管理:附属资产在资产台账中作为独立资产存在,拥有独立的资产编号、名称、分类等资产属性,但在使用时,作为其他资产的附属存在,不独立使用,如服务器内存,CPU,台式电脑附带的显示器等。

5)配件管理:配件是作为资产所用到的零件类,无法独立使用,每个配件也没有单独的卡片,已库存方式进行数量管理,如价格便宜的鼠标、键盘,网线等。

易点易动提供卓越的设备管理方案。借助云计算、智能手机、IoT设备,基于低代码、数据聚合、可视化分析、智能预测四大功能板块,用数据和算法帮助企业提高设备可用性、预测设备故障并执行预防性保养、降低维护和购买成本,拓展设备使用寿命,实现投资回报最大化。

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/16a53f4bd595 小天才电话手表刷机教程 — 基础篇 我们将为您简单的介绍小天才电话手表新机型的简单刷机以及玩法,如adb工具的使用,magisk的刷入等等。 我们会确保您看完此教程后能够对Android系统有一个最基本的认识,以及能够成功通过magisk root您的手表,并安装您需要的第三方软件。 ADB Android Debug Bridge,简称,在android developer的adb文档中是这么描述它的: 是一种多功能命令行工具,可让您与设备进行通信。 该命令有助于各种设备操作,例如安装和调试应用程序。 提供对 Unix shell 的访问,您可以使用它在设备上运行各种命令。 它是一个客户端-服务器程序。 这听起来有些难以理解,因为您也没有必要去理解它,如果您对本文中的任何关键名词产生疑惑或兴趣,您都可以在搜索引擎中去搜索它,当然,我们会对其进行简单的解释:是一款在命令行中运行的,用于对Android设备进行调试的工具,并拥有比一般用户以及程序更高的权限,所以,我们可以使用它对Android设备进行最基本的调试操作。 而在小天才电话手表上启用它,您只需要这么做: - 打开拨号盘; - 输入; - 点按打开adb调试选项。 其次是电脑上的Android SDK Platform-Tools的安装,此工具是 Android SDK 的组件。 它包括与 Android 平台交互的工具,主要由和构成,如果您接触过Android开发,必然会使用到它,因为它包含在Android Studio等IDE中,当然,您可以独立下载,在下方选择对应的版本即可: - Download SDK Platform...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/b24469074755 SmartDNS English SmartDNS SmartDNS 是一个运行在本地的 DNS 服务器,它接受来自本地客户端的 DNS 查询请求,然后从多个上游 DNS 服务器获取 DNS 查询结果,并将访问速度最快的结果返回给客户端,以此提高网络访问速度。 SmartDNS 同时支持指定特定域名 IP 地址,并高性匹配,可达到过滤广告的效果; 支持DOT,DOH,DOQ,DOH3,更好的保护隐私。 与 DNSmasq 的 all-servers 不同,SmartDNS 返回的是访问速度最快的解析结果。 支持树莓派、OpenWrt、华硕路由器原生固件和 Windows 系统等。 使用指导 SmartDNS官网:https://pymumu..io/smartdns 软件效果展示 仪表盘 SmartDNS-WebUI 速度对比 阿里 DNS 使用阿里 DNS 查询百度IP,并检测结果。 SmartDNS 使用 SmartDNS 查询百度 IP,并检测结果。 从对比看出,SmartDNS 找到了访问 最快的 IP 地址,比阿里 DNS 速度快了 5 倍。 特性 多虚拟DNS服务器 支持多个虚拟DNS服务器,不同虚拟DNS服务器不同的端口,规则,客户端。 多 DNS 上游服务器 支持配置多个上游 DNS 服务器,并同时进行查询,即使其中有 DNS 服务器异常,也不会影响查询。 支持每个客户端独立控制 支持基于MAC,IP地址控制客户端使用不同查询规则,可实现家长控制等功能。 返回最快 IP 地址 支持从域名所属 IP 地址列表中查找到访问速度最快的 IP 地址,并返回给客户端,提高...
### 可行性 化工厂利用机器数据、排产数据、职工出勤数据等生产数据,使用大模型实现降本增效具有较高的可行性。大模型具备强大的数据分析和学习能力,能够从海量复杂的数据中挖掘出有价值的信息和潜在规律。 对于机器数据,大模型可以分析设备的运行状态、性能参数等,预测设备故障,提前安排维护计划,减少设备突发故障带来的停机损失和维修成本。通过对排产数据的分析,大模型能够优化生产计划,合理安排生产顺序和资源分配,提高生产效率,降低生产成本。职工出勤数据结合其他生产数据,大模型可以评估人员的工作效率和绩效,合理调配人力资源,提高劳动生产率。 ### 具体操作 1. **数据收集与整合** - 建立全面的数据采集系统,收集机器的运行参数(如温度、压力、转速等)、排产计划、生产进度、职工出勤时间、工作内容等数据。 - 对收集到的数据进行清洗和预处理,去除错误、重复的数据,统一数据格式,确保数据的准确性和一致性。 - 将不同来源的数据整合到一个数据平台,方便大模型进行统一分析。 2. **模型选择与训练** - 根据化工厂的具体需求和数据特点,选择合适的大模型架构,如深度学习中的循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或卷积神经网络(CNN)等。 - 使用历史生产数据对大模型进行训练,调整模型的参数,使其能够准确地学习数据中的规律和模式。在训练过程中,可以采用交叉验证等方法来评估模型的性能,不断优化模型。 3. **应用场景开发** - **设备维护预测**:利用训练好的大模型对机器数据进行实时监测和分析,预测设备可能出现故障的时间和部位。当模型预测到设备存在潜在故障时,及时发出预警,通知维修人员进行预防性维护,避免设备故障导致的生产中断和高额维修费用。 - **生产计划优化**:大模型根据排产数据、订单需求、设备产能等因素,制定最优的生产计划。合理安排生产任务的顺序和时间,减少设备的闲置时间和生产切换成本,提高生产效率。 - **人力资源管理**:结合职工出勤数据和生产绩效数据,大模型可以评估每个员工的工作效率和能力,为人员的调配和培训提供依据。例如,将员工分配到最适合其技能和能力的岗位上,提高整体劳动生产率。 4. **系统集成与监控** - 将大模型应用系统与化工厂现有的生产管理系统(如企业资源计划系统 ERP、制造执行系统 MES 等)进行集成,实现数据的实时共享和业务流程的自动化。 - 建立模型监控机制,定期评估模型的性能和准确性。随着生产环境和数据的变化,及时更新和优化模型,确保模型始终能够提供有效的决策支持。 ```python # 以下是一个简单的示例代码,用于展示如何使用 Python 和 TensorFlow 构建一个简单的 LSTM 模型进行设备故障预测 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense # 假设已经有处理好的机器数据 X 和对应的故障标签 y # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:] y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:] # 构建 LSTM 模型 model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) # 评估模型 _, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print(f"Model accuracy: {accuracy}") ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值