[小白菊]新人问我多少岁,旁边阿朵秒回:难道你看不出来桃子是00后吗?(老脸一红[二哈])
这是什么高情商同事[喵喵]???
[小白菊]每天都要给业务经理开几场会,业务经理对我的昵称从小丫头转成桃子,现在成为了桃桃[笑哈哈]
[小白菊]下午例会,业务经理大哥说我现在开始学坏了,会跟华东区域经理吹牛皮了。比如我今儿个秒回区域经理会追加业务经理的数据达标率,但实际上这玩意谁也不能保证[苦涩]
[小白菊]我是高层会议里唯一的小菜鸟,却也是唯一拥有自己本名的人[喵喵]区域经理叫其他运营总监都是以公司名代替[打call]
这是什么运气[苦涩][苦涩]
这是什么高情商同事[喵喵]???
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这是什么运气[苦涩][苦涩]
让设备数据“活”起来,实现预测维护“三个零”!
在我们的日常认知中,“预测”似乎带有某种玄幻色彩。但在工业领域,设备资产的预测却是切实可行的。预测性维护借助数字化技术深度分析数据,将人员、过程和技术结合在一起,预测工业资产的未来状态,并及时做出更明智的决策,从而提高设备的性能、运行时间、产品质量和劳动生产率。
随着国内工业企业的成长和科技演进,企业对设备资产的需求逐渐由“静态”关注台账和设备全生命周期跟踪管理,转向“动态”监测设备实时状态,减少非计划停车。这种需求的变化也促进着认知的转变:它将工业人的思维方式从被动、手动管理的运营,转变为更具预测性、规范性和主动性的预测性运营。
料事机先让设备数据“活”起来
通过数字化手段进行设备预测的基础是日积月累的设备数据。“如今,有很多工业企业都会对设备实时运行数据进行采集,但这些数据被分散地储存在各个工厂里,在设备运维中真正被利用起来的却少之又少,如果将他们深度加工,其价值远不仅限于此。”霍尼韦尔中国互联工厂业务总经理吴东华如是表示。
霍尼韦尔资产管理解决方案
在具体的应用中,该方案服务于设备健康监控,资产管理和预警等多方面,可以兼容多个厂商的设备和系统,解析数据并进行实时监测设备的运行状况、能耗情况,从而为用户提供一个可访问企业全类型资产的访问环境。
不同于现有的手动主观评估方式,霍尼韦尔资产管理解决方案基于系统数据,将操作员的行为和操作有效性与工厂绩效紧密联系在一起,降低生产的各个环节的风险,预测并防止灾难性的情况发生,确保生产安全无虞。值得一提的是,通过人工智能模型“训练”,该服务可最大限度激活数据,根据相关指标为用户提供相关优化建议,助力用户做出科学决策。
据麦肯锡公司发布的数据显示,基于人工智能的预测性维护可以将可用性提高多达20%,同时将检查成本降低25%,并将年度维护费用降低多达10%。
认知提升实现预测维护“三个零”
不难发现,借助于大数据和人工智能等手段,数据可以进行更高层次的提炼和加工,从而发挥出我们意想不到的价值。对于工业企业而言,开展预测性维护也是数字化转型的必经之路。
在石油石化行业,霍尼韦尔将预测性维护与霍尼韦尔UOP的工艺技术相结合,对正常装置和设备进行性能监视分析。
以裂解炉的结焦预测为例
通过裂解生产乙烯的过程中会发生结焦,随着结焦过程的加剧,裂解炉需要进行周期性停料清焦,严重影响裂解炉的正常运行,造成经济损失。通过预测性维护,用户可实时监测裂解炉状态,提前进行工艺处理,防止事故的发生。
再以换热器为例
常用换热系统大多以水为载热体,由于某些盐类物质会从水中析出, 附着于换热管表面形成水垢。年深日久,积垢层逐渐变厚、变硬,严重影响换热器性能。通过预测性维护,可以使换热器的换热效率保持在一定范围之内,在提升效率的同时,也促进了节能减排。
结合先进企业的应用案例经验来看,预测性维护需要与企业生产密切结合,实现“三个零”愿景,即零手动,零距离和零备机。
“预测性维护在国际上已被广泛接受和认可。国内的一些领军企业已在进行工业资产的生命周期跟踪管理,但依然缺乏在设备运行中进行实时的性能预测。”吴东华坦言,在国内开展预测性维护存在阻力。随着相关科技的发展,国内用户对预测性维护的认知提升,相信这项服务会在中国逐渐打开局面。
在我们的日常认知中,“预测”似乎带有某种玄幻色彩。但在工业领域,设备资产的预测却是切实可行的。预测性维护借助数字化技术深度分析数据,将人员、过程和技术结合在一起,预测工业资产的未来状态,并及时做出更明智的决策,从而提高设备的性能、运行时间、产品质量和劳动生产率。
随着国内工业企业的成长和科技演进,企业对设备资产的需求逐渐由“静态”关注台账和设备全生命周期跟踪管理,转向“动态”监测设备实时状态,减少非计划停车。这种需求的变化也促进着认知的转变:它将工业人的思维方式从被动、手动管理的运营,转变为更具预测性、规范性和主动性的预测性运营。
料事机先让设备数据“活”起来
通过数字化手段进行设备预测的基础是日积月累的设备数据。“如今,有很多工业企业都会对设备实时运行数据进行采集,但这些数据被分散地储存在各个工厂里,在设备运维中真正被利用起来的却少之又少,如果将他们深度加工,其价值远不仅限于此。”霍尼韦尔中国互联工厂业务总经理吴东华如是表示。
霍尼韦尔资产管理解决方案
在具体的应用中,该方案服务于设备健康监控,资产管理和预警等多方面,可以兼容多个厂商的设备和系统,解析数据并进行实时监测设备的运行状况、能耗情况,从而为用户提供一个可访问企业全类型资产的访问环境。
不同于现有的手动主观评估方式,霍尼韦尔资产管理解决方案基于系统数据,将操作员的行为和操作有效性与工厂绩效紧密联系在一起,降低生产的各个环节的风险,预测并防止灾难性的情况发生,确保生产安全无虞。值得一提的是,通过人工智能模型“训练”,该服务可最大限度激活数据,根据相关指标为用户提供相关优化建议,助力用户做出科学决策。
据麦肯锡公司发布的数据显示,基于人工智能的预测性维护可以将可用性提高多达20%,同时将检查成本降低25%,并将年度维护费用降低多达10%。
认知提升实现预测维护“三个零”
不难发现,借助于大数据和人工智能等手段,数据可以进行更高层次的提炼和加工,从而发挥出我们意想不到的价值。对于工业企业而言,开展预测性维护也是数字化转型的必经之路。
在石油石化行业,霍尼韦尔将预测性维护与霍尼韦尔UOP的工艺技术相结合,对正常装置和设备进行性能监视分析。
以裂解炉的结焦预测为例
通过裂解生产乙烯的过程中会发生结焦,随着结焦过程的加剧,裂解炉需要进行周期性停料清焦,严重影响裂解炉的正常运行,造成经济损失。通过预测性维护,用户可实时监测裂解炉状态,提前进行工艺处理,防止事故的发生。
再以换热器为例
常用换热系统大多以水为载热体,由于某些盐类物质会从水中析出, 附着于换热管表面形成水垢。年深日久,积垢层逐渐变厚、变硬,严重影响换热器性能。通过预测性维护,可以使换热器的换热效率保持在一定范围之内,在提升效率的同时,也促进了节能减排。
结合先进企业的应用案例经验来看,预测性维护需要与企业生产密切结合,实现“三个零”愿景,即零手动,零距离和零备机。
“预测性维护在国际上已被广泛接受和认可。国内的一些领军企业已在进行工业资产的生命周期跟踪管理,但依然缺乏在设备运行中进行实时的性能预测。”吴东华坦言,在国内开展预测性维护存在阻力。随着相关科技的发展,国内用户对预测性维护的认知提升,相信这项服务会在中国逐渐打开局面。
【主题】企业IPO科创属性与知识产权
【时间】2022年4月19日(周二)15:00—16:00
【主讲】陈耀斌(国信证券股份有限公司顺德分公司机构业务部业务经理,香港理工大学生物医学工程理学硕士。拥有七年企业科技创新体系服务经验,擅长高价值知识产权培育布局、科技成果转化、科技人才体系等工作。主)
【主办】佛山高新技术产业开发区管理委员会
【观看方式】扫码观看
【时间】2022年4月19日(周二)15:00—16:00
【主讲】陈耀斌(国信证券股份有限公司顺德分公司机构业务部业务经理,香港理工大学生物医学工程理学硕士。拥有七年企业科技创新体系服务经验,擅长高价值知识产权培育布局、科技成果转化、科技人才体系等工作。主)
【主办】佛山高新技术产业开发区管理委员会
【观看方式】扫码观看
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