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关键词： 智能化   设备   能源   创新   实践  

摘要： 为解决在公司设备能源管理过程中出现的数据治理和全流程过程管理问题,公司自主开发了智能化设备能源管理系统。该系统将设备基础管理、设备项目管理、设备状态监测、设备维修决策、设备能耗管控融为一体,通过持续开展设备能源受控管理活动,创新出一套以数字技术为支撑、以绿色低碳为导向的智能化设备能源管理系统,使设备管理全流程信息化、全寿命智能化,设备健康管理由被动状态应对逐步变成可知、可为、可控。经过五年来在公司及下属子公司的覆盖和推广应用,该系统实现了设备能源管理的数字化管控效果,并在装备制造行业内具有一定的可复制和可推广应用价值。

关键词： 设备全生命周期   数字化管理   预防性维修   网格协同   风险管控  

摘要： 本文以设备全生命周期数字化管理为核心,结合作业部设备管理实践,阐述如何通过构建数字化管理体系、深化“专业+区域”网格协同、创新预防性维修机制等举措,实现设备从采购到报废全流程的动态管控。通过数字化平台整合数据资源、优化管理流程、强化风险预警,有效提升了设备可靠性与管理效能,为企业长周期安稳运行提供了坚实保障。

关键词： 连铸机   结晶器   液压振动   故障率   运行率   精益设备管理  

摘要： 本文就连铸结晶器液压振动系统故障,基于精益设备管理思路,溯源分析提出针对性解决方案,为同类设备故障处理与预防提供参考。

关键词： 油田   设备   管理  

摘要： 本文对油田设备管理的“务实·进取”文化进行了分析探讨,为油田设备管理的有效开展提供了参考借鉴。

关键词： 全生命周期   设备管理   设备资源   提质增效  

摘要： 大庆油田工程建设有限公司自有设备规模大,管理职能分散,传统管理模式难以实现设备的精细化管理与全生命周期管控。为解决这一现状,公司以设备全生命周期成本最佳理念为突破口,调整设备管理职能,合并同质业务,大力推动设备运维技术应用和数字化监管,设备管理成效和项目运营实力稳步提升。

关键词： 老旧电梯   安全评估   隐患   管理提升  

摘要： 随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快,电梯已成为人们日常生活中不可或缺的垂直交通工具。然而,随着时间的推移和新法规的实施,大量电梯逐渐步入“老龄化”阶段,其安全问题日益凸显。某大型油气田企业作为我国重要的石油生产基地,拥有庞大的设备数量和种类。其中,电梯作为高频使用的垂直运输工具,广泛应用于油气田企业的生产设施、商场和办公楼宇等。相对而言,电梯数量较少,容易被忽略管理和维护保养。特别是近年来因电梯使用年限较长、维护保养不及时等原因,老旧电梯(运行15年以上的电梯)的安全隐患逐渐显现。本文以某大型油气田企业老旧电梯安全评估为研究对象,对老旧电梯进行安全评估,及时发现并消除潜在的安全隐患,并结合国内相关制度和要求,提出了老旧电梯管理提升的建议,以保障员工的生命安全和企业的正常运营。

关键词： 核电企业   价值维修(VBM)   设备管理   可靠性   经济性   数据驱动  

摘要： 在国家“双碳”目标推进与核电行业降本增效的双重需求下,传统经验导向的设备管理模式已难以适配核电企业“安全优先、经济协同”的发展目标。本文以三门核电有限公司(简称“三门核电”)为研究对象,针对传统设备管理中过度维修、成本偏高、决策缺乏数据支撑等问题,引入基于价值维修(Value-Based Maintenance,VBM)理念,构建了一套科学完善的设备管理体系。通过组建多专业协同团队、整合多源数据资源、开发动态预测模型、建立闭环管理流程,实现设备管理从经验驱动向数据驱动的转型。实践结果表明,该体系在三门核电外围非关键设备(NC级)试点应用中,可有效精简预维任务,在保障设备可靠性的前提下,核电机组剩余寿期内预计可节省运维成本4 700.85万元,为核电行业设备管理创新提供了可复制、可推广的实践范例。

关键词： 集约化改革   核电新机组   设备管理   预防性维修大纲   备件  

摘要： 本文探讨了在集约化改革背景下,核电新机组设备管理准备工作的优化策略及其实际应用效果,通过对行业背景与意义的阐述,深入分析未来5年核电新机组投产现状及存在的的问题。分析当前存在的问题,针对性提出管理模式优化、设备基础数据准备、设备管理数据库准备、经验反馈落实等一系列集约化相关准备策略。

关键词： 数字化转型   设备管理   智能制造   古井贡酒   白酒  

摘要： 随着白酒行业“智能制造”的快速发展,设备管理作为生产管理的重要组成部分,亟需推进数字化转型,以提升管理效率、降低运营成本、增强企业竞争力。研究以古井贡酒为例,探讨设备管理数字化转型的背景、目的及实践效果,明确其四大核心要素——连接、数据、流程与智能,并分析转型过程中面临的挑战与相应解决方案,为相关企业提供参考。

关键词： 深度学习   卷积神经网络   图像分类   目标检测   语义分割  

摘要： 阐述深度学习分类网络在图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中的应用。介绍了卷积层、池化层和全连接层的作用机制。探讨AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet经典分类网络结构的特点与贡献。