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在智能制造背景下，工业系统向更为复杂化、智能化方向发展。对于维修管理而言，维护维修的工作量、维修响应能力、系统可靠性和稳定性要求、维护人员综合技能要求、工业备件的供给效率和质量等都面临重大的挑战。

鉴于内部维修与外部工业服务现状，多数制造企业处于救火式的事后维修，设备隐患突出，这制约了工业转型的进程。工业互联网条件下，探索新的维修模式和服务形态，将成为当务之急。

智能化条件下的维修知识重用与技能培养

高技能维修人才短缺是工业领域较为突出的矛盾，在工业互联网背景下，人才争夺正成为趋势，这意味着工业企业招聘人才的成本陡然上升。为此，通过智能化手段，提升现有维修工人技能是非常迫切的需求，这包括：

1.基于故障记录的维修诊断辅助重复性故障在维修作业中的占比普遍较高，借助于人工智能技术的应用，根据故障描述与历史维修经验的查询匹配，大幅降低故障判断与处理方法引用，有效提升故障处理效率，实现维修知识共享和精细技能培训。

2.基于预测性维修的智能诊断辅助与远程运维支持预测性维修是在故障早期发现设备隐患和缺陷，进而主动采取干预措施的维修策略，这将大幅减少非计划性停机，从而提高制造效率、降低维修成本，是工业互联网重要的应用场景。受制于工业设备故障相关传感器普及率较低，这使得为预测性诊断成本极高。将传感器从诊断仪器中分离，采用智能传感单元＋工业APP的创新模式结合，不仅大幅降低预测性诊断成本，同时将云计算和智能应用高度融合，提高用户体验和智能诊断准确性。

服务化-工业互联网条件下的维修模式变革伴随工业设备的复杂化、智能化发展，维修维护的难度增大，企业维修力量已经不能满足多方面的维修业务，维修的专业化分工成为必然趋势。这包括：维修外包作业形态不难发现，许多企业的高技能的维修人才，流动性都很大，要么另谋高就，要么转而成为维修服务商，这对于企业提升维修综合能力并不是件好事。A.大型企业的维修公司化。由于制造规模较大，容易形成新的维修业态，并能有效整合供应链资源，一般系由原有的设备主管部门或者供应部门成立工业服务公司。B.中小民营企业的外修外包形态。在制造业区域化集中的地区，适合以第三方工业服务平台开展维修外包业务，即以工厂现有的维修力量为主体，成为维修项目团队，并以平台实现业务调度、**支持等业务。

了解一下：设备管理系统是一款通过对生产设备信息的收集、储存、加工、分析与控制，提高设备使用效率提高维护维修效率、降低设备维护维修以及管理成本，优化报修响应、故障预测、设备更替和维护的管理系统。

全生命周期指的是设备从采购、部署、使用、维护，到报废的全过程进行管理和控制。该过程涉及设备的各种方面，包括硬件、软件、安全、数据等，目的是确保设备在整个生命周期内都能够高效、安全地运行，同时实现价值。

设备全生命周期管理能够帮助企业对设备进行有效管理和控制，确保设备的安全、高效运行，并减少运维成本和风险。同时也可以提高设备的利用率和价值，实现企业的长期发展目标。