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基于物联网技术的设备全生命周期运营管理及应用实践:从感知到决策,构建智能设备管理体系

课程编号:63103

课程价格:¥22000/天

课程时长:1 天

课程人气:7

行业类别:行业通用     

专业类别:项目管理 

授课讲师:沈炳

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
设备管理负责人、工业物联网工程师、智能制造项目经理、运维工程师、企业数字化转型负责人

【培训收益】
1. 理解物联网技术在设备管理中的核心价值与政策环境。 2. 掌握设备全生命周期管理的物联技术架构与关键能力。 3. 学会构建基于数据的预测性维护与能效优化体系。 4. 通过钢铁行业案例,掌握物联网在工业场景的实施方法与成效评估。


第1章 物联网技术概述——构建设备智能管理的技术基座
物联网定义与核心要素:连接、数据、智能协同
1. 政策背景:从2009年到2024年“万物智联”政策演进
2. 关键技术:
3. 传感器技术:温度、压力、振动等在设备状态监测中的作用
4. 无线通信:NB-IoT、5G、Wi-Fi在工业场景的适用性
5. 数据分析:数据清洗、挖掘与机器学习在故障预测中的应用
6. 边缘与云计算:协同架构与在实时控制、大数据处理中的角色
7. 物联网在钢铁行业的应用现状:状态监测、故障预警、能源管理
第2章 设备全生命周期运营管理——从传统到智能的范式转型
建立设备“从生到死”的系统管理视角,理解物联网带来的模式变革。
1. 全生命周期阶段划分:设计、采购、安装、运行、维护、改造、报废
2. 传统管理模式痛点:信息孤岛、响应滞后、成本高企
3. 物联网使能的管理模式:
4. 产品与设备管理:物模型、设备分组、业务分类
5. 全生命周期数据归集与分析
6. 基于数据的性能预测与决策支持
7. 管理模式对比:物联网 vs 传统方式的效率与成本优势
第3章 物联网在全生命周期各阶段的应用实战
分阶段掌握物联网在设备管理中的具体应用方法与工具。
1. 设计与采购阶段:
数据支持的设备选型与供应商评估
基于历史数据的性能预测模型
2. 安装与调试阶段:
安装过程实时监测与问题快速定位
3. 运行与维护阶段:
实时状态监控与故障预警机制
预测性维护模型构建与实施
4. 改造与报废阶段:
改造评估的数据依据
报废决策的智能化支持
第4章 制造行业实践案例——从问题到成效的完整闭环
通过典型场景理解物联网在重工业领域的落地路径与价值回报。
案例一:设备状态监测与预测性维护
问题:高炉、轧机故障频发,维修成本高
解决方案:振动、温度传感器+5G/NB-IOT+机器学习模型
效果:故障率降30%、停机时间减30%、维修成本降20%
案例二:基于物联网的能源管理
问题:能耗高、缺乏精细化管理手段
解决方案:实时能耗监测+运行参数优化+能管平台
效果:能耗降15%、生产效率提10%、成本显著节约
第5章 总结与展望——智能设备管理的未来路径
明确技术发展趋势与企业能力建设方向。
1. 技术创新:边缘智能、AI融合、数字孪生深化
2. 行业拓展:从钢铁到化工、制造、市政等多领域复制
3. 企业转型:以设备物联网为起点,推动全业务数字化升级
 

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