设备智能维保中工业企业常见的需求痛点
随着智能制造的推行，传统工业数字化转型已势不可挡，不少企业已逐步建立起了数字化运维平台，尽管提升了工厂运维数据的保存与管。
设备智能维保给企业带来的实际价值
对设备状态的准确预知可以体现在备品备件提前准备，也可以优化备品备件的库存，根据大数据对备品备件准备策略进行调整和优化。
设备智能维保常见的技术参数有哪些？
振动、温度（红外）、声发射、油液（铁谱）、无损检测、压力、强度、表面、工况参数、电气。
数字孪生在制造工厂中的典型应用
数字孪生在制造业的应用前景广阔。其中，产品的数字孪生应用覆盖产品的研发、工艺规划、制造、测试、运维等各个生命周期。
数字孪生在工业制造中的常见应用
在工业制造领域，要完成产品部件的设计修改，尺寸装配，通常需要反复尝试，耗费大量人力物力。利用数字孪生可以为工业生产建立起虚拟空间。
数字孪生是什么？
数字孪生，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射。
边缘计算在工业智能制造中的关键应用技术
边缘计算利用其设备侧的通信能力、IT与OT融合能力和数据处理与分析能力，放大了5G、AI和云计算的应用价值，把边缘能力融入到了现有的工业自动化体系当中。
边缘计算在工业场景中的应用
在装备制造中，需要对关键设备和部件实现设备的远程状态监控、故障诊断和预测性维护，从而提高设备的使用效率，保证生产的稳定运行，减少不必要的库存，降低维护成本。
什么是边缘计算？
边缘计算是指在数据源头的附近，采用开放平台，就近直接提供最近端的服务。边缘计算是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算
标识解析在生产过程中各环节的应用
工业企业生产制造全过程贯穿生产订单、设计、工艺、计划、仓储采购、物流、生产、装配、质量以及售后服务各环节，其中标识解析提供的服务能力和环节覆盖能力，可以对生产制造全流程标识能力进行分析。
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