清華、北大等86所高校布局元宇宙，是風口還是噱頭？
作者：徐賜豪來源：區塊鏈日報據全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專委會不完全統計，截至2023年7月，全國共有86所高校戰略布局元宇宙領域，其中本科院校73所，高職專科院校13所
在當下這個信息化高速發展的時代，設備管理系統已成為眾多企業和組織不可或缺的一部分。這一系統通過全面覆蓋從設備采購、安裝調試到日常使用、維護保養、故障維修直至折舊報廢的全生命周期，實現了對生產機器、辦公設備、交通工具、工業裝置等各類設備的標準化和規范化管理。借助物聯網（IoT）技術，這些設備能夠嵌入傳感器、軟件和網絡連接，實現數據的高效采集與分析。
其中，工業物聯網（IIoT）作為設備管理系統的技術基石，正深刻改變著制造業的面貌。通過聯網傳感器和智能設備，IIoT技術能夠實時收集車間數據，推動人工智能和預測分析的應用。德勤數字物聯網的首席技術專家Robert Schmid指出，IIoT技術中，傳感器與實物資產相連，不僅收集并無線存儲數據，還能通過分析和機器學習自動采取行動。
設備管理軟件與IIoT技術的結合，顯著提升了制造業的運營效率。例如，當設備出現故障時，連接的傳感器能迅速定位問題并觸發維修請求，工程師和維修人員可即時在移動設備上接收工單，快速響應。這種自動化派單系統不僅提高了維修效率，還能結合大模型應用，生成處理建議或方案，將預防性維護提升至新高度。
設備管理軟件不僅能夠預測設備故障，還能根據數據預測設備的使用壽命，為維修保養提供科學依據。這一技術的應用，有效避免了不必要的維修或更換成本，為企業節省了大量開支。同時，它還能確保工人及操作人員的安全，通過傳感器監測潛在危險，提前預警，降低事故風險。
在制造業中，設備管理軟件的應用場景日益豐富。紅外熱成像技術使工程師能夠通過熱視覺發現電氣系統、機械設備等的故障，無需直接接觸設備即可進行維修與調整，大大提高了作業安全性。數字孿生技術為工程師提供了設備資產的4D圖像，通過數據采集和分析，實時監測設備狀態，發現異常值即發出警告，并利用知識庫給出解決方案。這種技術的應用，不僅加快了工程師對資產信息的了解速度，還縮小了新員工的知識差距。
隨著工業互聯網與大數據、人工智能技術的快速發展，越來越多的機器設備連接到互聯網，設備管理軟件的應用變得越來越廣泛。據數據顯示，截至2020年，已有約500億臺設備連接到互聯網上，通過設備管理軟件實現數字化轉型與升級。這種智能化工廠的建設，不僅提高了生產效率和產品質量，還促進了綠色化、低碳化的發展。
設備管理軟件不僅能夠安排檢查、預防性維護、管理庫存和工單，還能實時記錄資產歷史記錄，為管理人員提供即時訪問信息的能力。技術人員可以在手持設備上執行實際工作，輸入完成工單所需的時間，過濾歷史工單，并自動傳輸進系統。這種自動化工具的應用，大大減少了無關的勞動力成本，優化了資源配置。
國內設備管理軟件也在逐步發展應用。以璞華大數據的HawkEye設備智能維保平臺為例，該平臺已成功應用于軌道交通、制藥企業、制造業等領域，支持開發定制，具備設備運行狀態監控、自動化維保計劃、備品備件管理、設備故障信息匯總與維修工單智能化派發、報表統計分析可視化等功能。通過大數據和人工智能技術的運用，該平臺實現了AI維修助手和設備預測性維護，提高了軌道交通設備的數字化水平，降低了故障率，提升了設備利用效率。
設備管理軟件正深刻改變著制造業及各行各業，成為實現數字化、智能化轉型升級不可或缺的工具。這一技術的廣泛應用，將為企業帶來更多的機遇和挑戰，推動行業向更高水平發展。
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