传统的事后维修模式,有继发性损害的风险,且运维成本高,停机时间长。
通过定期检修的方式进行的预防性设备维护,不仅存在故障漏查的风险,而且还存在过度维护的可能,以及耗费大量的人力投入
预测性维护解决了前两种维护方式的缺点,它能够实时了解设备的健康状况,可提前预测故障何时发生,避免继发性损坏,减少停机。
基于数字孪生模型,睿深平台可以实现设施设备的预测性运维,实时了解设备的健康状况,可提前预测故障何时发生,避免继发性损坏,减少停机。让资产的检查和维护计划可以更准确和更及时。降低资产运行风险并提高总体的可靠性、效率和可用性。让资产可靠平稳地运行,由此提升性能、降低成本并促进关键任务决策。
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