1.1 裝置管理發展趨勢
企業裝置管理的發展趨勢與階段，随着工業網際網路技術的深入應用和工藝智能化程序的推進，呈現出以下幾個主要特點和發展階段：
傳統裝置管理階段：
這個階段的企業裝置管理以被動式的維修保養為主，通常采用定期維護、事後維修等方式。裝置故障發生後再進行修理或更換，缺乏對裝置狀态的實時監控和預測性分析。
預防性維護階段：
随着傳感器技術和自動化水準的提升，企業開始實施預防性維護政策，通過定期檢測關鍵性能名額（如振動、溫度等）來預判裝置可能出現的問題，減少非計劃停機時間。
基于狀态監測的智能維護階段：
利用物聯網（IoT）、大資料、雲計算等技術，實作裝置遠端監控和狀态資料采集分析。PHM (Prognostics and Health Management) 預測性維護成為主流，能夠根據裝置實際運作狀态提前預警并安排維護活動。
全生命周期智能管理階段：
在此階段，裝置管理融入了工業網際網路體系，形成了一體化的全生命周期管理系統。從設計制造、安裝調試、運作維護到退役報廢，全程運用資料分析和技術手段優化裝置效能，提升裝置績效，確定裝置在最佳狀态下運作。
工業網際網路帶來裝置運維模式的變革：傳統裝置運維，以裝置靜态資料為基礎，自上而下由流程驅動；基于IIoT的裝置運維，以裝置實時工況為基礎，自下而上由IoT資料驅動。、
1.2 裝置管理業務挑戰
随着工業技術的創新與發展，工業裝置變得更加複雜、高效與智能，企業對裝置的依賴程度越來越高，同時對裝置的安全性、可靠性、經濟性也提出了更高的要求，裝置維護工作面臨巨大挑戰。如何切實提高裝置服務可靠性，減少維修成本和非計劃停機時間，達到更高的營運績效水準，已成為當下各大企業的重點工作。總體而言，企業裝置管理在數字化和智能化轉型過程中面臨諸多挑戰，這些挑戰主要包括但不限于以下幾個方面：
1）裝置技術更新快速：
- 裝置的更新換代速度加快，使得企業需要不斷跟進新技術，對新型智能裝置的運維、監控和維護能力提出更高要求；
- 硬體與軟體內建複雜性增加，硬體故障診斷和修複需要更專業的技術支援。
2）資料內建與分析：
- IT（資訊技術）與OT（操作技術）融合是目前的一大挑戰，如何有效整合并利用來自不同系統和裝置的大資料，實作裝置狀态實時監控和預測性維護是一個難點；
- 資料采集标準化程度低，不同品牌、型号的裝置間資料接口不統一，導緻資料難以集中管理和分析。
3）資産管理效率：
- 裝置全生命周期管理效率低下，包括采購、安裝、使用、維護、報廢等環節，缺乏有效的資訊化管理系統來跟蹤和優化資産使用率。
4）成本控制與預算優化：
- 在保證裝置高效運作的同時，企業還需要合理控制裝置維護成本，通過預防性維修、精準更換配件等方式降低總體營運成本。
5）裝置可靠性提升：
- 延長裝置使用壽命，建立零故障或接近零故障的預防維修體系，確定生産連續性和穩定性。
由于裝置營運管理不善在業務方面給企業帶來的損失與日俱增，以某整車企業為例，其損失情況如下：
02
樹根互聯裝置智能運維解決方案
Rootcloud's Solution
2.1 樹根互聯裝置智能運維解決方案架構
1）基于工業網際網路的裝置智能運維管理目标
從連接配接、報警、到預防、預測分階段建設，實作裝置智能運維
2）基于工業互聯的裝置智能運作核心業務互動（業務架構）
基于IoT平台采集裝置的運作過程資料， PHM系統對裝置運作狀态進行分析與判斷。根據分析結果關聯EDM（裝置管理系統）生成維修或保養工單，實作工單的執行、分析。
3）裝置智能運維解決方案應用架構
2.2 典型場景與用例
1）裝置結構數字化模組化
除傳統裝置台賬管理，還支援裝置結構模組化：可按裝置結構向下多級分解，支援分解到裝置最小可維護單元，并在最小可維護單元定義裝置維護政策等諸多屬性。
2）運維基準-保養精準維護
通過對裝置IoT資料的實時采集和監控，從傳統的周期性維護到按實際工況的預防性維護，避免過渡維護和維護不足，實作精準維護；可以有效避免裝置故障的發生。
3）運維基準-裝置巡檢精準維護
- IoT采集的關鍵參數可解決大部分資料監視類的巡檢任務，準确高效且減輕工作量
- 從人工周期性巡檢到IoT自動實時巡檢
- 同時支援人工巡檢做補充
4）運維基準-IoT平台複雜規則報警
可以根據不同業務場景進行報警，類型如下：
- 門檻值報警-工況門檻值報警
- 門檻值報警-維保報警
- 有條件的門檻值報警
- 延時報警
- 複雜計算報警
- AI資料分析報警
5）運維基準-作業集中智能排程
各類維保事項以任務形式進入任務池，系統根據各任務預設要求，智能派發工單。
6）作業執行-APP端作業執行
7）知識沉澱：故障分析
故障發生後，事後分析依然重要，通過故障分析，找出故障真因，故障閉環改善。分析報告積累沉澱為裝置知識庫。
8）知識沉澱：裝置知識庫
積累裝置各類知識文檔、維修履曆、裝置故障樹、形成裝置知識庫，知識不斷積累和優化。
9）裝置故障診斷與健康管理（PHM）
通過PHM應用，監測裝置的運作狀态，采用智能診斷與專家分析相結合的方式（圖譜分析、機理模型算法分析），對裝置故障進行智能診斷和預測，解決哪些裝置在什麼時候需要維修以及如何維修的問題。
2.3 解決方案核心優勢
裝置資料采集支援1000+工業協定，支援超95%的主流控制器；
基于IoT資料實作裝置從運作狀态監測、故障預警、故障診斷到檢維修作業的裝置管理業務整體閉環（數采+IoT平台+EAM+PHM）；
通過三一、廣本、長城、一汽大衆等标杆客戶項目沉澱，積累了大量裝置機理模型和運維know-how，包括泵、減速機、風機、升降機、空壓機、沖壓機、機床等裝置類型。
03
樹根互聯裝置管理實踐案例
Rootcloud's Practical Cases
長城汽車
裝置智能運維管理項目
一汽大衆
智慧沖壓PHM系統項目
廣汽本田
PHM系統項目