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基于物聯網技術的設備全生命周期運營管理及應用實踐:從感知到決策,構建智能設備管理體系

課程編號:63103

課程價格:¥22000/天

課程時長:1 天

課程人氣:74

行業類別:行業通用     

專業類別:項目管理 

授課講師:沈炳

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
設備管理負責人、工業物聯網工程師、智能制造項目經理、運維工程師、企業數字化轉型負責人

【培訓收益】
1. 理解物聯網技術在設備管理中的核心價值與政策環境。 2. 掌握設備全生命周期管理的物聯技術架構與關鍵能力。 3. 學會構建基于數據的預測性維護與能效優化體系。 4. 通過鋼鐵行業案例,掌握物聯網在工業場景的實施方法與成效評估。


第1章 物聯網技術概述——構建設備智能管理的技術基座
物聯網定義與核心要素:連接、數據、智能協同
1. 政策背景:從2009年到2024年“萬物智聯”政策演進
2. 關鍵技術:
3. 傳感器技術:溫度、壓力、振動等在設備狀態監測中的作用
4. 無線通信:NB-IoT、5G、Wi-Fi在工業場景的適用性
5. 數據分析:數據清洗、挖掘與機器學習在故障預測中的應用
6. 邊緣與云計算:協同架構與在實時控制、大數據處理中的角色
7. 物聯網在鋼鐵行業的應用現狀:狀態監測、故障預警、能源管理
第2章 設備全生命周期運營管理——從傳統到智能的范式轉型
建立設備“從生到死”的系統管理視角,理解物聯網帶來的模式變革。
1. 全生命周期階段劃分:設計、采購、安裝、運行、維護、改造、報廢
2. 傳統管理模式痛點:信息孤島、響應滯后、成本高企
3. 物聯網使能的管理模式:
4. 產品與設備管理:物模型、設備分組、業務分類
5. 全生命周期數據歸集與分析
6. 基于數據的性能預測與決策支持
7. 管理模式對比:物聯網 vs 傳統方式的效率與成本優勢
第3章 物聯網在全生命周期各階段的應用實戰
分階段掌握物聯網在設備管理中的具體應用方法與工具。
1. 設計與采購階段:
數據支持的設備選型與供應商評估
基于歷史數據的性能預測模型
2. 安裝與調試階段:
安裝過程實時監測與問題快速定位
3. 運行與維護階段:
實時狀態監控與故障預警機制
預測性維護模型構建與實施
4. 改造與報廢階段:
改造評估的數據依據
報廢決策的智能化支持
第4章 制造行業實踐案例——從問題到成效的完整閉環
通過典型場景理解物聯網在重工業領域的落地路徑與價值回報。
案例一:設備狀態監測與預測性維護
問題:高爐、軋機故障頻發,維修成本高
解決方案:振動、溫度傳感器+5G/NB-IOT+機器學習模型
效果:故障率降30%、停機時間減30%、維修成本降20%
案例二:基于物聯網的能源管理
問題:能耗高、缺乏精細化管理手段
解決方案:實時能耗監測+運行參數優化+能管平臺
效果:能耗降15%、生產效率提10%、成本顯著節約
第5章 總結與展望——智能設備管理的未來路徑
明確技術發展趨勢與企業能力建設方向。
1. 技術創新:邊緣智能、AI融合、數字孿生深化
2. 行業拓展:從鋼鐵到化工、制造、市政等多領域復制
3. 企業轉型:以設備物聯網為起點,推動全業務數字化升級
 

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