設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以使醫(yī)院內(nèi)各設(shè)備管理的各個(gè)環(huán)節(jié)形成一個(gè)有機(jī)整體，通過(guò)對(duì)設(shè)備的使用、質(zhì)量、服務(wù)等方面的指標(biāo)進(jìn)行量化統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)全程移動(dòng)數(shù)字化管理，為管理者在設(shè)備采購(gòu)，山東無(wú)線設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、配置的決策上提供重要的依據(jù); 優(yōu)化設(shè)備維修流程，降低維修消耗，延長(zhǎng)設(shè)備的使用壽命; 規(guī)范醫(yī)院設(shè)備和固定資產(chǎn)的日常管理模式，減低損失風(fēng)險(xiǎn)，避免資源浪費(fèi)。同時(shí)豐富的統(tǒng)計(jì)報(bào)表功能，方便使用者、管理者查詢，能夠較為明顯的提高醫(yī)院設(shè)備資源的管理效率，打造科學(xué)化，信息化，專業(yè)化，規(guī)范化，山東無(wú)線設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，智能化，移動(dòng)化的設(shè)備管理體系，綜合提升后勤精細(xì)化管理水平，山東無(wú)線設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)以從分了解機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)，避免不必要的意味停產(chǎn)。山東無(wú)線設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以完成機(jī)組振動(dòng)數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)、潛在故障分析診斷的功能。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)適用于各類轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)備，其中包括氣輪發(fā)電機(jī)組、離心式壓縮機(jī)組、煙氣輪機(jī)組等各類轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)械監(jiān)測(cè)及故障分析診斷。其主要應(yīng)用行業(yè)包括：石油化工、電力、交通、機(jī)械制造、航天、航海等。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要由在線式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（OM1000）、狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障分析系統(tǒng)（DM1000）兩部分組成。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是一款集在線數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、在線式狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障分析、自動(dòng)報(bào)警為一體的系統(tǒng)。山東無(wú)線設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)部位進(jìn)行可視化標(biāo)識(shí)。

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)人機(jī)界面多語(yǔ)言支持，好的趨勢(shì)工具，用于診斷警報(bào)的郵件工具，OPC DA支持，功率譜密度分析，6 通道波形數(shù)據(jù)采集。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供持續(xù)的設(shè)備監(jiān)測(cè)，傳統(tǒng)的解決方案是在遠(yuǎn)程的設(shè)備端部署由嵌入式主機(jī)和DAQ卡組成的DAQ系統(tǒng)。但是，當(dāng)遠(yuǎn)程的設(shè)備數(shù)量變得越來(lái)越多，并且分散在不同的地理位置時(shí)，想要在每個(gè)設(shè)備端都部署DAQ系統(tǒng)會(huì)面臨巨大的阻礙?！绷枞A科技IoT策略解決方案與技術(shù)事業(yè)處總監(jiān)阮北山說(shuō)道，“獨(dú)立的邊緣系統(tǒng)MCM-204可以輕松地在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行集成，無(wú)需主機(jī)即可執(zhí)行過(guò)濾原始數(shù)據(jù)的任務(wù)，從而減少了數(shù)據(jù)傳輸所需的帶寬，可幫助制造商和機(jī)械設(shè)備供應(yīng)商降低70％的總體擁有成本，并提高其投資回報(bào)率?！?/p>

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)系統(tǒng)性非常強(qiáng)的系統(tǒng)，可以對(duì)于設(shè)備的正常使用過(guò)程中進(jìn)行普遍的監(jiān)控，可以正常的進(jìn)行維護(hù)、保養(yǎng)、預(yù)防與管理，確保設(shè)備處于正常工作狀態(tài)下，從而滿足港口正常運(yùn)行的需要。了解和掌握后勤運(yùn)維設(shè)備在使用過(guò)程中的狀況，確定其整體或局部是正?；蛘弋惓?，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障及其原因，并能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢(shì)，并能通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動(dòng)APP、云數(shù)據(jù)和計(jì)算技術(shù)，做到設(shè)備全壽命管理和日常維護(hù)工作。通過(guò)移動(dòng)巡檢所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)采集后經(jīng)過(guò)大量分析、計(jì)算，在設(shè)備的使用年限內(nèi)對(duì)設(shè)備進(jìn)行預(yù)先維修、設(shè)備狀態(tài)保養(yǎng)、故障診斷的科學(xué)數(shù)據(jù)化管理。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為提高預(yù)知維修系統(tǒng)的效率及實(shí)時(shí)性，構(gòu)建云計(jì)算及大數(shù)據(jù)處理的信息服務(wù)架構(gòu)。

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)負(fù)責(zé)企業(yè)設(shè)備數(shù)字化管理的總結(jié)分析，為設(shè)備管理者提供數(shù)字化管理的優(yōu)化改進(jìn)意見(jiàn)；負(fù)責(zé)理論結(jié)合實(shí)際，數(shù)據(jù)結(jié)合案例，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化管理；負(fù)責(zé)用數(shù)據(jù)結(jié)合案例的分析把企業(yè)學(xué)歷不高，經(jīng)驗(yàn)豐富的老工程師們的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的設(shè)備運(yùn)維知識(shí)財(cái)富；設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)伴隨設(shè)備數(shù)字化和智能化水平越來(lái)越高，掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)及生產(chǎn)工藝信息的渠道越來(lái)越多。數(shù)字化的設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控已經(jīng)為數(shù)據(jù)分析奠定了基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)分析成為日益緊迫的企業(yè)設(shè)備管理需求，數(shù)據(jù)分析工程師應(yīng)獨(dú)立于設(shè)備管理和運(yùn)行操作之外，為數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘提供有力支撐。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)根據(jù)設(shè)備重要度、故障發(fā)生率、可診斷性，識(shí)別并確定納入狀態(tài)監(jiān)測(cè)的設(shè)備、監(jiān)測(cè)部位。山東無(wú)線設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建立設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。山東無(wú)線設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)揭示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)機(jī)械動(dòng)態(tài)特性劣化演變規(guī)律。設(shè)備由非故障運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障運(yùn)行狀態(tài)，其機(jī)械動(dòng)態(tài)特性通常有一個(gè)發(fā)展演變過(guò)程。需揭示劣化過(guò)程及故障變化演變規(guī)律及發(fā)展特點(diǎn)，分析故障產(chǎn)生機(jī)理、發(fā)展原因和發(fā)展模式，構(gòu)建劣化演變機(jī)械動(dòng)態(tài)特性模型。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)發(fā)展趨勢(shì)特征。在役設(shè)備往往具有復(fù)雜運(yùn)行狀態(tài)，在長(zhǎng)歷程運(yùn)行中工況和負(fù)載等非故障因素會(huì)造成信號(hào)能量變化，故障趨勢(shì)信息往往被非故障變化信息淹沒(méi)，需較大程度上清理非故障變化造成的冗余信息，進(jìn)而構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。若提取到敏感特征分量因子及模式，有望實(shí)現(xiàn)典型部件及部位分析。山東無(wú)線設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)