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iMachine 设备智能管理解决方案

以 AI 深度赋能,构建全能力覆盖的设备智能管理平台

iMachine 设备智能管理解决方案

研华设备智能管理解决方案

研华 iMachine 聚焦厂内与场站运维场景,以 AI 深度赋能,构建一站式设备智能管理平台。集成资产管理、设备监控、设备运维、设备绩效、设备健康诊断(PHM)及设备运维智能体(iMachine.AI Agent)六大核心模块,驱动运维模式向预测性维护跃迁,实现从设备全生命周期管理,到诊断精准化、绩效精细化的智能进阶,科学化管理设备,保障安全稳定运行,全面提升企业资产效益。

厂内运维痛点

  • 设备绩效模糊难评

    设备绩效模糊难评

    设备运行、停机、良品率等数据分散孤立,无法形成综合绩效视图,导致管理者无法精准评估设备效率,进行数据融合与绩效分析。
  • 备件库存积压难调

    备件库存积压难调

    备件需求与设备状态脱节,凭经验采购导致“急需的没有,不需要的积压”,资金占用严重,更难以实现预测故障并优化备件采购策略。
  • 突发故障频发难控

    突发故障频发难控

    设备故障多为事后维修,缺乏有效预警机制,突发停机直接打断生产节奏,造成巨大损失,亟需AI实现预测性维护,变被动为主动。

场站运维痛点

  • 运维成本高昂难降

    运维成本高昂难降

    站点分散、设备繁多,传统人工巡检模式效率低下,导致运维人力和差旅成本居高不下。
  • 站点安全隐患大

    站点安全隐患大

    设备隐患早期特征不明显,依赖人工经验难以实时发现,易导致突发停机甚至安全事故,难以实现7x24小时智能预警与风险评估
  • 运维经验流失难继

    运维经验流失难继

    故障处理依赖老师傅个人经验,缺乏系统化记录与传承,导致同类故障反复发生,运维水平难以提升,难以构建故障知识库与专家系统。

聚焦领域

研华iMachine设备云智联换新升级,AI赋能,全链管理,做更懂工业设备的全生命周期精细化管理系统。聚焦厂内运维和场站运维场景,从资产/人员/管理/生产四大纬度,构建从申购到报废的全生命周期管理,广泛应用在电子制造、化工冶金、油气田站、变配电站等领域。

聚焦领域

设备全生命周期精细化管理

  • 确保设备稳定运行

    确保设备稳定运行

    实时监控设备异常情况;异常故障及时报警;设备异常自动报工;远程智能控制联动
  • 最大化设备利用率

    最大化设备利用率

    ·全局/产线班组稼动率;绩效报告与分析报表;设备利用率排名对比;绩效缺失洞察分析
  • 全面管控设备风险

    全面管控设备风险

    ·预测设备故障及健康;AI环境安全监控及分析;提前规划设备保养维修;及时进行生产调整
  • 优化设备资产配置

    优化设备资产配置

    ·资产全生命周期管理;资产运维合理规划;资产盘点与采购计划;资产配置优化建议

做更懂工业设备的全生命周期管理系统

做更懂工业设备的全生命周期管理系统
  • 关键应用

  • 资产管理 EAM

    资产管理 EAM

    管理资产从申请到报废的全流程,用于优化企业内所有资产的生命周期,提高资产价值和利润。

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  • 设备监控 MU

    设备监控 MU

    全景监控设备状态与数据,远程控制及实时报警,自动派单并统筹区域运行,保障稳定高效。

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  • 设备运维 PI

    设备运维 PI

    以流程引擎智能驱动巡检、维修、保养工单自动流转与闭环,优化资源调度,大幅提升运维效率。

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  • 设备绩效 PMS

    设备绩效 PMS

    整合多维度绩效数据,智能分析故障/待机/缺失,构建统一指标库并输出报表,闭环提升生产运营效率。

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  • 设备健康诊断 PHM

    设备健康诊断 PHM

    运用PHM预测性维护,实现旋转设备智能预警与健康评估,有效预防非计划停机,降本增效。

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  • 设备运维智能体 iMachine.AI Agent

    设备运维智能体 iMachine.AI Agent

    通过AI大模型深度分析故障,提供实时运维指导、绩效优化建议与知识自进化,驱动运维智能化跃迁。

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研华数字孪生低代码平台

研华TwinBuilder数字孪生低代码平台为设备智能化管理赋能,提供数字孪生一站式服务,为用户提供高效、便捷的数字孪生应用开发平台,帮助用户快速构建专属厂内运维&场站运维智慧化管理应用。

研华数字孪生低代码平台

成功案例

助力百余行业领军企业实现智能化升级

目前iMachine服务电子制造、电力电气、石油化工、煤炭、能源等重点工业领域企业上百家,在线监测设备已超30万台,工单数量超3万条。

助力百余行业领军企业实现智能化升级
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