设备维护台帐包括设备的维护计划、设备日常维护消缺记录、各类维护技术资料、设备事故事件记录等内容。系统提供对各类维护数据的录入、存储、审批、 查询检索与统计。系统建立数据、报告与设备的对应关系、提供多维度的数据查询功能，在文档转换引擎的帮助下对查询结果进行文档转换和拼接，成册输出。对部分重点数据实现与历史数据对比，形成比较曲线，通过曲线，维护人员可以直观的了解设备的运行状况和变化情况。加强电厂设备维护台账的管理，极大的保障了电厂的安全发电。设备精细化管理有助于降低检修成本，增强设备的可靠性和稳定性。维保设备管理流程
通过互联网进行连接被广泛应用于许多行业，物联网市场覆盖多个应用领域，包括制造业，能源与电力，石油和天然气，金属和采矿，物流，交通运输，农业，医疗保健等。报告数据显示，2021年制造业在工业物联网市场份额占比达20.73%。工业物联网市场分为硬件，软件和服务。服务在工业物联网中占有重要地位，出现了一批提供完整物联网解决方案的厂家，从提供硬件、通信设备，到软件平台，数据采集，系统集成等一揽子解决方案。深圳立腾致远科技有限公司广西设备管理软件介绍设备管理信息化平台能有效避免人员流动带来的管理断层。
随着现代科技科学技术水平的不断提高.人们对干生产安全管理，矿山设备管理使用的安全意识要求也上升到了一个新的高度。现在企业面临着越来越残酷的竞争，设备管理在企业管理中的作用越来越受到责难。矿山企业由于在设备管理方面问题，每年都会遭受巨大的经济损失，阻碍了企业的发展。设备突出是一个企业的重要构成部份，随着改善的深入，设备管理其他工作也面临挑战，如何管好，用好，维护好设备，提高设备管理的水平和发展水平所用效率，为企业创造较好的经济效益，是现代化矿山建设中的一个重要课题。
“预测性维护”一直是工业互联网的热门话题，声称通过IoT和AI实现了预测性维护的公司繁多，许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性， 交给 “预测性维护”来解决。但据笔者观察，目前大部分此类项目预测的准确率很低，仍是概念和实验性的居多，在可解释性，可验证性、可复制性 上都还存在有问题。预测性维护的落地比预想中困难，是因为企图单纯依赖数据提取可解释的工业机理逻辑，难度远超想象。主要有两个塬因：一是因为许多企业的基础数据还缺乏积累，比如设备基本的巡点检、维护保养、故障分析记录，都还是散落在各种纸张、Excel中，设备缺乏数字化档案，基本维护保养数据、备件更换记录、故障和修理数据，包括设备的故障特征数据还没有结构化的积累，就不可能实现模型的训练和验证；二是许多厂商企图单纯依赖数据分析路径而忽略了设备工程师现有专业知识和经验的融入，光靠数学和AI算法容易走入统计陷阱，只是得到了相关性，不容易得出可解释、可预测的因果性模型。设备管理是保证企业进行生产和再生产的物质基础。
在传统检修制度下，到期必修，按部就班，周而复始，拆拆装装，没有任何灵活的余地，在很大程度上导致了技术治理人员不思开拓进取技术治理工作在原地打圈圈，僵化了技术人员的思维方式，从目前情况来看，生产技术治理工作跟不上形势的进展，自然与治理体制有关。在计划性检修制度下，由于自己对检修工作的安排无权作主，设备得不到及时检修，检修错位，淡化了设备治理人员的责任，设备出问题了，往"设备事故"上一堆了事。导致问题无法重现过程，无法追责，大家得过且过，从而导致生产的效率低下。规范的流程有助于协调生产部门和运维部门的工作。维保设备管理流程
工业互联网技术为设备管理智能化提供了有力的手段。维保设备管理流程
目前，各发电厂均按照原电力工业部颁布的《发电厂检修规程》执行计划性检修。《规程》规定，发电厂机组大修一般4~6年一次，每次50-80天，小修每天2次，每次10-12天(视具体机型而定)，并规定:"到期必修，修必修好"。用以指导检修安排的依据就是这些时间量，只要检修周期已到，不管设备好坏，运行状态如何，就要检修。显然，这种检修制度有失科学性，而且存在如下负面影响。1、计划检修的不完善性；2、不利于延长设备的生命周期；3、不利于企业提高经济效益。维保设备管理流程
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