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行業面臨問題：

1. 設備頻繁故障：導致停機損失和高額緊急維修成本。
2. 維護流程不規范：缺乏有效的預防性維護機制。
3. 維護資源不合理：備件倉儲混亂，導致無效庫存和浪費。
4. 人員培訓和支持不足：錯誤診斷和維修，延長了設備停機時間。
5. 救火式維修場景頻繁出現：令維護人員疲于應付。

解決方案：

基于麒智設備全生命周期管理系統，進行設備預防性維護

1. 設備頻繁故障

• 系統功能：
  1. 設備臺賬、一物一碼、掃碼報修、按需保養等基礎性功能提供支撐。
  2. 深度數據分析模塊：使用AI和機器學習對設備的工作狀態進行深度分析，基于大數據生成相關信息有針對性提醒，同時展示在車間大屏上。
  3. 故障診斷：設備故障后，在維修人員手機上系統自動推薦維修方案。系統基于歷史數據和模式識別自動診斷潛在故障，
• 解決方案：
  1. 設備聯網，系統自動監測設備的關鍵性能指標（KPIs），自動采集設備運行數據，沉淀大數據。
  2. 對于潛在故障，系統會生成詳細的故障預測報告并發送給維護團隊。
• 預期收益：
  1. 減少設備故障率高達30%。
  2. 年度維修成本降低15%。

2. 維護流程不規范

• 系統功能：
  1. 保養、點檢/巡檢計劃：根據設備類型、使用頻率和歷史維護數據設置維護計劃，系統按照設定周期自動生成維保工單，并發送給負責人。
  2. 任務分配和跟蹤：自動分配維護任務給相應的技術人員并跟蹤完成狀態。
• 解決方案：
  1. 利用系統針對不同的設備設置維護計劃后，周期可調，靈活設置。
  2. 維護任務自動同步到技術人員的手機端，實時接收，定期執行。
• 預期收益：
  1. 提升維護操作的標準化程度。
  2. 通過優化維護計劃，設備使用壽命可延長15%。

3. 維護資源不合理

• 系統功能：
  1. 智能備件管理：實時跟蹤備件使用情況，并基于預測模型自動重新訂貨。
  2. 工具使用優化：記錄工具使用情況，確保它們在需要時可用。
• 解決方案：
  1. 系統可自動跟蹤和管理備件庫存。
  2. 備品/備件使用數據被用于預測未來需求，從而避免資源浪費。
• 預期收益：
  1. 降低30%的庫存成本。
  2. 減少因缺乏備件和工具而導致的設備停機時間。

4. 人員培訓和支持不足

• 系統功能：
  1. 標準庫、手冊庫、知識庫：提供實時反饋，智能推送。
  2. 根據人員、設備、系統所在頁面，智能推送相關知識。
• 解決方案：
  1. 積累知識庫，實時反饋提醒給維修人員。
  2. 在現場問題解決時，維護人員可“隨身”獲得知識賦能。
• 預期收益：
  1. 錯誤診斷率降低30%。
  2. 維護人員工作效率提高20%。

綜合收益：

1. 成本效益：通過減少緊急維修和優化備件庫存，預計能節省高達30%的年度維護成本。
2. 效率提升：通過AI驅動的故障預測和優化的維護流程，設備總效率預計提高20%。
3. 人力優化：通過高級培訓模塊和實時支持，預計維護人員效率提升25%。