工厂设备管理的基本任务是：通过经济、技术、组织措施，逐步做到对工厂主要生产设备的设计、制造、购置、安装、使用、维修、改造，直至报废、更新全过程进行管理，以获得设备寿命周期费用最经济、设备综合产能最高的理想目标。
工厂设备管理平台一、传统的设备管理
传统的设备检查、保养和修理是设备管理方面的中心环节，也是工作量最大的部分。要合理制订设备的检查、维护保养和修理等方面的计划，并采用先进的检修技术进行定期检修与保养，才能尽可能优化人员检修流程，节省企业资本。
很多工厂现在仍保持着人工录入数据，包括故障描述相关的信息，有专人分析，再经过多方共同确认环节确定几类根本原因，再分配给相应的工作人员制定行动计划。
人工录入数据时可能会出现错误，故障相关信息描述被不同的人理解也可能会得到不同的结果，再经过多方共同确认、分配工作，所经历的时间长、流程复杂，不仅浪费了时间，还影响了检修效率，如果因为检修不及时造成了设备故障、流水线暂停等问题，更是造成了巨大的损失。
因此，现代工厂企业急于寻求一套利用科技实现数据采集、分析，直接可以汇报设备生命周期并进行故障预警的平台。
二、大数据下的设备管理
我们以烟厂生产过程为例，来看看大数据背景下，是如何实现设备智慧运营的。
1、实时生产监控
在生产过程中，通过传感器监控并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，全过程实时监控，状态秒级刷新。
2、经济运营分析月报
以企业月度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。
3、设备故障预警
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。
我们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，获取更多相关资讯请登录http://51ktpm。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。
随着科技的发展，人们进入大数据时代，这可能是一个令人熟悉但并不知其所以然的名词。然而，大数据的力量是巨大的，它能够帮助企业加快生产节奏、减少可避免的隐性成本，帮助企业创造更大的价值！
三、大数据挖掘平台
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