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溫習的離落發布時間：09-0316:26近年來，工業設備市場逐漸被重視，眾多企業紛紛涌入。無論哪個行業，設備都是高價值資產，并對整體生產運營有至關重要的作用。在智能制造背景下，工業系統向更為復雜化、智能化方向發展。對于維修管理而言，維護維修的工作量、維修響應能力、系統可靠性和穩定性要求、維護人員綜合技能要求、工業備件的供給效率和質量等都面臨重大的挑戰。鑒于內部維修與外部工業服務現狀，多數制造企業處于救火式的事后維修，設備隱患突出，這制約了工業轉型的進程。工業互聯網條件下，探索新的維修模式和服務形態，將成為當務之急。基于漢云工業互聯網平臺，徐工信息為聯網工業設備售后配件流通市場，提供整體解決方案，實現了工業設備售后配件的智能化，打造了流通行業的一片天。此方案由漢云工業互聯網平臺、B2B2C的配件供應鏈管理SaaS平臺組成。通過漢云工業互聯網平臺提供的機器學習進行預測性維修，可以幫助入駐的設備服務企業變被動維保為預測性維修。預測性維修是在故障早期發現設備隱患和缺陷，進而主動采取干預措施的維修策略，這將大幅減少非計劃性停機，從而提高制造效率、降低維修成本，是工業互聯網重要的應用場景。市場研究表明，工程機械售后配件流通市場存在著許多問題，如：設備維修不夠專業、設備可移動性差等，這些問題導致企業生產效率低下、成本大大增加。漢云工業互聯網平臺賦能工業設備售后配件流通行業，通過對工業設備的監測、預警與運營優化，提升企業的市場洞察力，提高設備售后維修滿意度。漢云工業互聯網平臺主要處理設備數據和數據的存儲、分析。售后配件供應鏈管理平臺借助工業互聯網的賦能，可以更智能地支撐物流、信息流、資金流的閉環。供應鏈平臺同時產生運營數據，可以作為工業互聯網平臺機器學習算法的數據輸入，輸出更準確。徐工信息的工業設備售后配件流通解決方案，已成功應用于徐工挖機機械有限公司為代表的工程機械企業。在未來，徐工信息還會針對典型的工程機械行業、商用運輸車行業、其他售后市場規模較大的工業設備行業，進行該方案的推廣，以提高企業生產效率及降低成本。

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