TPM咨詢公司概述：在“互聯(lián)網+”時代浪潮下，傳統(tǒng)的設備管理模式面臨前所未有的機遇與挑戰(zhàn)，如何運用大數據的技術，實現設備的制造、安裝調試、維修等的全過程的數字化與智能化，成為當前設備管理的一個大課題、新課題。

　　基于大數據的設備管理模型

　　一、大數據設備管理模式的功能

　　為了彌補傳統(tǒng)管理模式的不足，提高維修數據的分析效果，引入設備的大數據管理模式。首先在設備出場時，由設備供應商將設備的日常點檢、巡檢、定期檢查、專項檢查、定期檢修計劃等記錄的定時定量數據編入設備管理系統(tǒng)，并制定與該系統(tǒng)對應的APP，例如：應該由設備操作人員保養(yǎng)螺旋輸送機的減速機，APP提醒操作人員進行保養(yǎng)，保養(yǎng)后由操作人員錄入APP。

　　大數據時代的優(yōu)勢是處理海量的數據，更大更完善的數據庫系統(tǒng)可以輕松的將某臺設備的所有記錄集中起來，搜索某臺設備，可以輕松的查看從設備基本檔案到設備維護保養(yǎng)、維修記錄等的全部信息。搜索某種故障，通過強大的數據分析能力，判斷故障發(fā)生的原因，可以快速的分析并幫助設備管理人員找出設備維修方案。

　　二、大數據設備管理模式的架構解析

　　設備管理采用的大數據處理流程主要包括四個關鍵步驟，分別是收集原始設備數據、設備數據預處理、設備數據挖掘分析、決策知識應用。

　　1、原始設備運行數據。設備運行積累海量的日志信息，比如設備維修記錄、設備事故記錄等，因此可以利用采集系統(tǒng)將數據收集，并且將其保存在數據庫中，以便更加安全的保護系統(tǒng)的運行完整性。

　　2、設備數據預處理。設備原始數據存在很多的噪聲信息，采用數據清洗和整理等方法，進一步提高數據的質量，數據預處理可以將不同的設備運行產生的數據進行一致化操作，這樣就可以約簡數據中的稀疏屬性，這些屬性對審計模型挖掘貢獻較低或無貢獻，提升數據挖掘的精準性。

　　3、數據挖掘分析。導入的數據經過預處理之后，可以利用數據挖掘技術對數據進行挖掘和分析，常用的數據挖掘技術包括K均值算法、支持向量機、BP神經網絡、遺傳算法等技術，可以針對這些設備數據進行分析，獲取數據集中隱藏的模式，形成決策知識。

　　4、決策知識應用。決策知識可以預測設備運行趨勢，常見的是發(fā)現設備是否會產生故障，如果會產生故障，可以及時的對設備進行檢修，這樣就可以避免故障發(fā)生；另外，也可以發(fā)現某些設備是否不合格或存在潛藏的危險，可以將這些設備更換為質量更高的設備。

　　基于大數據的設備管理系統(tǒng)更方便了上級領導對設備各個環(huán)節(jié)運行狀況的掌握，可以實時查看并監(jiān)控大型和特種設備的運行狀況，檢查對設備的維護保養(yǎng)是否到位，定期檢查是否落實。