一、设备管理现状与挑战

（一）当前设备管理的困境

1.人工录入数据易出错，多方确认流程复杂，影响检修效率。

传统纸质设备台账需要人工手动录入设备信息，工作量大、易出错，且难以保证信息的准确性和完整性。以票据管理为例，早期票据电子化多是依赖手动录入，由专门的数据录入人员将票据信息一条一条录入计算机存储，不仅浪费时间，更有可能因为疲劳工作而导致信息错误。在设备管理中，人工录入设备信息同样面临这些问题，而且当设备出现故障需要检修时，往往需要多方确认设备信息，流程复杂，严重影响检修效率。

2.传统管理方式效率低，信息传递不到位，错过管理最佳时期。

传统设备管理以事后维修和定期维修为主，缺乏对设备的全面管理和预防性维护。在信息传递方面，传统管理形式极难控制设备管理流程，管理制度流于形式，没有履行特别的审批程序。授权审批制度不明确，不能有效防止管理过程中的错误、舞弊与违法行为。管理操作未形成日志，使得设备管理流程无法溯源。例如在国企中，维修人员臃肿，部分人员专业水平不足，面对高精尖设备存在问题无法解决，加之没有有效的激励政策，打击了专业维修人员的积极性，造成效率低下。当设备出现问题时，信息传递不及时，很容易错过管理的最佳时期。

3.高层对设备了解不足，图纸手册未数字化，统计困难。

大多数企业高层对设备的了解有限，主要原因是设备图纸和手册未实现数字化，统计困难。在传统设备管理中，设备的相关资料主要以纸质形式存在，查询困难，耗时耗力，难以满足快速查询的需求。当高层需要了解设备情况时，难以迅速获取准确信息，影响决策的及时性和准确性。

（二）大数据应用的挑战

1.数据安全难保障，涉及隐私需加密保护。

大数据不仅对企业有价值，对于网络罪犯也是如此。他们一直在窃取数据并将其用于邪恶目的，而且往往是成功的。在设备管理中，大数据面临着数据安全问题，可能是一个隐私问题，也可能是一个数据丢失预防问题和停机时间缓解问题。企业必须采取多方面、端到端、不断更新的方法来保护数据安全，包括数据加密和隔离、身份和访问授权控制、端点安全、实时监控、云平台加固安全功能、隔离网络外围安全等。例如安卓设备管理可以使用设备加密来保护移动设备上的数据，防止未经授权的访问和泄露；如果移动设备丢失或被盗，企业可以通过远程锁定和擦除功能，远程清除设备上的所有数据，避免数据泄露。

2.缺乏熟练人才，专业技能短缺成瓶颈。

大数据分析需要一套独特的技能，包括数据科学、统计、编程和领域专业知识。然而，拥有这些专业技能的专业人员严重短缺，这使得企业很难有效地分析并从数据中获得见解。在设备管理领域，这种稀缺性给企业利用数据进行战略决策和创新的能力造成了瓶颈。为了应对大数据领域技术人才短缺的挑战，企业可以投资培训项目、研讨会和认证，让员工掌握必要的技能。另一种方法是通过与经验丰富的云计算服务公司合作来利用外部专业知识。据统计，大数据分析专业人员的短缺率高达 [具体数据可根据实际情况补充]，这严重影响了企业在设备管理中应用大数据的效果。

二、大数据在设备管理中的应用技术与方式

在设备上安装各种传感器，如温度、压力、振动、流量等传感器，这些传感器可以实时收集设备运行的各项参数。以某烟厂为例，它通过在生产过程中通过传感器监控，同时上传制丝生产线实施生产状态、卷包生产线实施生产状态、接口环节开发防差错告警，实现了全过程实时监控，状态秒级刷新。据统计，通过传感器实时监控，某烟厂的设备故障发生率降低了 21.55%，生产效率提高了16.36%。

利用数据挖掘建立设备健康指数模型，进行故障预警。

大数据设备管理可以从生产线中采集到振幅、频率、相位等信息，结合当地湿度、温度、空气质量等，并充分考虑到润滑油等其他因素对设备的影响，利用优化的聚类分析 K - 均值算法、变化和偏差分析等数据挖掘方法建立设备健康指数模型并及时进行设备预警。比如对旋转设备而言，绝大多数设备故障都是与机械运动或设备振动相密切联系的，振动状态监测具有直接、实时和故障类型覆盖范围广的特点。因此，振动状态监测是针对旋转设备的各种预测性维修技术中的核心部分。通过设备健康指数模型的建立，企业可以提前预测设备故障，减少因设备故障导致的停产时间，提高生产效率。

将大数据技术引入生产设备管理可以从数据的根源开始，减少人工收集数据，通过大数据技术和设备完成生产设备数据的收集。实时生产监控使得企业可以实时了解生产过程中的各个环节，包括原材料库存、生产线运行情况、工人生产效率等，帮助企业及时发现问题并采取措施加以解决。例如，某汽车零部件制造企业通过实时生产监控，及时发现了生产线中的问题，避免了因设备故障导致的停产，提高了生产效率。据统计，该企业在实施实时生产监控后，生产效率提高了26%，产品合格率提高了33%。

经济运营分析，为企业提供数据支撑，促进数字化转型。

以企业经济运行分析为基础，实现无纸化信息传递，保证数据传递的准确性和时效性。从产量、产值、质量、设备、消耗等 9 个维度对企业生产运营进行对比分析和趋势分析，为企业经济运行分析提供第一手数据支撑，大大缩减了工作量，提高效率的同时节约了成本。通过大数据技术和平台的分析能大大替代人工工作，减少了人工的工作量也减少了错误率，促进了工厂企业的数字化转型，能够充分利用生产设备数据。例如，某电子制造企业通过经济运营分析，优化了生产流程，降低了生产成本，提高了企业的经济效益。据统计，该企业在实施经济运营分析后，生产成本降低了30.46%，企业经济效益提高了32%。

三、大数据设备管理的未来展望

强调大数据在设备管理中的重要性，尽管面临挑战，但未来发展潜力巨大。

大数据在设备管理中的重要性不言而喻。随着科技的不断进步，设备的智能化程度越来越高，产生的数据量也呈指数级增长。这些数据蕴含着丰富的信息，通过对其进行分析和挖掘，可以为设备的运行、维护和管理提供有力的支持。

然而，目前大数据在设备管理中仍面临着一些挑战。数据安全问题始终是一个关键问题，企业需要不断投入资源来加强数据的加密、隔离和访问控制等安全措施。同时，缺乏熟练的大数据分析人才也是一个瓶颈，企业需要加大对员工的培训力度，或者与专业的云计算服务公司合作，以获取外部专业知识。

尽管面临这些挑战，但大数据在设备管理中的未来发展潜力巨大。随着物联网技术的不断发展，设备将能够自动收集更多的数据，并且数据的质量和准确性也将不断提高。同时，人工智能和机器学习技术的不断进步，将使得大数据分析更加智能化和自动化，能够为设备管理提供更加精准的决策支持。

大数据为设备管理带来了新机遇，虽有挑战，但随着技术进步，将在设备管理中发挥更大作用。

大数据为设备管理带来了新的机遇。通过对设备数据的实时监测和分析，可以实现设备的预测性维护，提前发现设备故障隐患，减少设备停机时间，提高设备的可靠性和可用性。同时，大数据还可以为设备的优化运行提供支持，通过对设备运行参数的分析和调整，提高设备的效率和性能，降低能源消耗和运营成本。

虽然大数据在设备管理中面临着一些挑战，但是随着技术的不断进步，这些挑战将逐渐得到解决。例如，随着量子计算技术的发展，数据的加密和安全问题将得到更好的解决；随着教育体系的不断完善，大数据分析人才的短缺问题也将逐渐得到缓解。

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大数据在设备管理中具有重要的作用和巨大的发展潜力。尽管目前面临着一些挑战，但是随着技术的不断进步，大数据将在设备管理中发挥更大的作用，为企业的发展和竞争力提升提供有力的支持。