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数据准备、构建预测模型、BI数据分析，提供端到端的解决方案
对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析，并构建故障预测模型，为设备的购置、维修、升级等业务计划提供支持。
设备劣化倾向分析，包含预防性维修和预测性维修。对设备的关键技术参数、关键零件使用情况等参数进行统计分析，提出预防性维修或预测性维修建议。
维修事件分析，对维修种类、维修时间等参数进行统计分析，为维修计划及维修人员配置等工作提供支持。维修人员分析，统计每位维修人员的维修工作量，为绩效考核、技能培训等其他业务提供决策支撑。
分析设备的运作时间、运作状态和实际产能等，为制定智能运维计划，提供决策支持。
统计分析每种备件出入库数量，结合设备故障预测、生产需求等预测备件需求，为备件购置等其他业务提供数据支撑。
数据准备、构建预测模型、BI数据分析，提供端到端的解决方案
结合设备故障、设备维修情况、备件出入库情况进行数据分析，以优化设备维修、维护计划和备件采购计划，降低设备维护成本，减少维修给生产、管理带来的损失。
方案提供从数据采集、数据处理、数据分析、数据呈现端到端解决方案，为企业生产、维修和管理提供决策支持。
设备故障分析及预测典型案例
XX通信系统有限公司
客户在生产过程中会使用到大量设备以及人力，客户实施了智能设备管理系统TPM，想要分析系统收集到的故障、设备、维修、备件等方面的数据，按照一定算法计算、分析数据，以支持工厂在生产、维修、管理等方面的决策。
设备的保养管理、计划维护、点巡检等都是根据经验提前安排，需要数据分析提出计划性安排建议。
需要对设备故障进行分析，从而预测故障，减少设备停机时间，优化产品质量。
维修情况的分析，可以优化维修计划、维修人员安排、零部件库存储备等，提高效率，减少成本。
咨询
团队高级咨询顾问通过远程以及现场沟通的方式，为客户提供基于TPM的设备故障分析方案。
调研
项目组团队入驻客户现场调研，针对客户现场设备和系统情况以及客户诉求，结合大数据分析产品，完成项目搭建方案。
研发
通过前期的咨询与调研，项目组团队基于客户诉求启动项目研发工作，项目组完成TPM设备故障分析的算法模块，离线测试通过（不和业务系统对接）。
实施
实施工程师和客户对接，将我们的产品和方案，集成到客户设备运维系统中，实现基于TPM的设备故障分析。
维护
项目团队在实施完成后，为客户进行了一个月的项目运行维护，做到了三分钟响应，半小时处理，最终在试运行后，能够完美融入客户设备运维中，客户非常满意。
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