2020年9月2-3日，以數(shù)字化工廠、設備智能維護及工業(yè)信息安全為主題的第二屆智能維護技術大會（Smart Maintenance Conference 2020，簡稱SMC 2020）隆重召開，吸引了來自汽車、航空、石化、食品、電力、冶金等眾多行業(yè)的國內外設備領域企業(yè)家、專家學者及逾3000名專業(yè)觀眾匯聚上海，圍繞設備維護發(fā)展方向和關鍵技術路徑展開交流，就不同行業(yè)落地應用進行分享。

因聯(lián)科技作為國內的工業(yè)互聯(lián)網及智能運維先鋒代表企業(yè)受邀出席大會，與艾默生、西門子、昆侖數(shù)據(jù)等智能維護領域優(yōu)秀企業(yè)同臺獻策，共同探討數(shù)字化時代智能運維產業(yè)新發(fā)展。因聯(lián)科技創(chuàng)始人兼CEO呂芳洲在現(xiàn)場分享了題為“智能維護建設方針與策略——打造技術發(fā)展與應用發(fā)展的內循環(huán)”的主旨演講，介紹因聯(lián)科技在設備智能運維建設、推動工業(yè)數(shù)字化方面的技術發(fā)展與實踐應用。

當下，制造企業(yè)普遍面臨著三大問題。一是安全問題，如何保障生產及設備安全運行；二是生產問題，如何提升生產效率，保證生產質量；三是效益問題，企業(yè)產線生產效益如何得到持續(xù)改善和提高。而要解決以上三大問題，根本上需要從制造企業(yè)核心資產的管理入手，也就是依靠工業(yè)設備來承載，這就給制造企業(yè)帶來了管理和人員的兩大挑戰(zhàn)，管理上制造企業(yè)面臨著有效性、適應性的變革與挑戰(zhàn)；人員上面臨結構化調整造成的人員經驗缺失和技能不匹配的挑戰(zhàn)。

“設備管理主要從資產屬性和工具屬性兩個維度出發(fā)，實際上這兩者都屬于設備全生命周期管理的范疇，對于資產屬性來說，關注的是設備資產的保全周期，從采購、使用到報廢的整個過程；而對于工具屬性，即使用層面，能產出質量合格的產品，生產過程中設備運行的狀態(tài)是否良好，是從設備的數(shù)字化、預警、診斷到維護，關注的是設備的健康周期。”呂芳洲表示，“設備預測性維護管理平臺支持一屏三端，大屏可以幫助企業(yè)高層進行綜合戰(zhàn)情分析，助力智慧決策，PC端能夠幫助管理層更好的進行設備管理，移動端則幫助用戶隨時隨地了解設備實時的運行情況及指導現(xiàn)場問題解決。”

據(jù) Gartner 預測，智能運維的全球部署將從2017年的10%增加到2020年的50%，市場空間相當可觀。機遇往往伴隨挑戰(zhàn)，智能運維產業(yè)鏈的發(fā)展正面臨著降低成本和提升智能兩大挑戰(zhàn)。一個健康的智慧運維生態(tài)體系不會是閉門造車，而是需要行業(yè)內參與者與用戶協(xié)力共同促進，利用各自領域的優(yōu)勢資源形成合力，共同打造技術發(fā)展與應用發(fā)展的內循環(huán)。

“因聯(lián)科技要解決兩個問題，應用的成本和應用的技術門檻，從另外一個角度來講，就是如何解決好智能化的問題，對人的依賴如何減少，能讓知識經驗沉淀起來，所有工業(yè)企業(yè)面臨的難點都在這?！眳畏贾拗赋?。

至此，因聯(lián)科技與高威科聯(lián)合打造汽車行業(yè)的設備數(shù)字化管理平臺方案，目的就在于解決設備全生命周期的資產管理和設備全生命周期的健康管理問題，解決實際的落地應用難題，幫助企業(yè)從全局上掌控設備運行狀況，進行智能化運維，快速實現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化、信息化轉型。呂芳洲還強調，因聯(lián)科技可以基于多年來對工業(yè)行業(yè)的知識和經驗的沉淀，對工業(yè)場景的理解，提供從底層的感知、設備模型建立，到數(shù)據(jù)算法、診斷模型和預警模型的完整方案，該方案是基于大量的實際項目實踐及與客戶的長時間打磨所得，完全適合現(xiàn)場應用需求。從整個工廠的智能運維來講，根據(jù)設備的重要程度和設備產生故障的危害程度確定不同的方案來實現(xiàn)覆蓋，真正解決好數(shù)字化問題，解決好設備健康周期管理的問題。

同時，他以汽車制造行業(yè)為例，詳細闡述了因聯(lián)科技如何運用物聯(lián)網、邊緣計算、大數(shù)據(jù)等前沿技術，助力客戶實現(xiàn)設備智能運維。因聯(lián)科技面向汽車制造行業(yè)構建的設備預測性維護解決方案，針對汽車生產自動化程度高、生產流程不能中斷等特點提供專用智能傳感器融合方案，結合數(shù)據(jù)和機理建立智能應用設備模型，通過原始信號處理、數(shù)據(jù)特征提取、數(shù)字過濾、數(shù)字分析建模實現(xiàn)自動化智能診斷，通過自適應閾值預警和趨勢預警算法實現(xiàn)設備精準化智能預警，進一步幫助企業(yè)進行設備的性能分析。另外，他還具體以某汽車廠沖壓機車間、機械壓力、焊接車間升降輥床和轉轂試驗臺等實際故障落地應用為例，說明因聯(lián)iPHM設備預測方案在解決諸如工程質量下降、避免非計劃性停機、備件存量冗余及人員巡檢不到位等痛點問題上具有良好效果。

演講結束后，眾多專家及客戶對因聯(lián)的設備預測性維護方案非常感興趣，紛紛前來咨詢并與呂芳洲進行了比較深入的互動和交流。

因聯(lián)科技作為國內的工業(yè)裝備智能運維解決方案和云服務提供商，深耕智能運維領域十多年，具備多元智能運維場景的模塊化部署能力，目前已成功為中石油、中石化、中建材水泥、中煤集團、紅獅集團、金隅冀東水泥、堯柏水泥、陜煤集團、日本精工、一汽大眾等200多家企業(yè)客戶提供智能化服務，覆蓋石化、水泥、鋼鐵、汽車、船舶等19個行業(yè)。此外，因聯(lián)科技一直積極引領智慧運維產業(yè)鏈生態(tài)建設，攜手華為、阿里、研華、浪潮、斯凱孚等生態(tài)合作伙伴加速技術轉化落地，并與上下游的設備制造商、部件制造商、配套廠商等形成廣泛合作，提升產業(yè)鏈協(xié)同效率，帶動產業(yè)鏈上的各方伙伴共贏發(fā)展。