【摘 要】
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目前大部分制造业企业都是采取设备周期点巡检来监测设备是否存在隐患，重庆某制造企业下有多个职能不同的分厂，各个分厂存在多条产线和设备，具备地域分布较广、设备种类多等特点。针对该厂目前点巡检系统整体信息化程度低，无法有效监督是否按照规定进行点巡检，信息传递混乱等问题，设计了设备点巡检管理系统。应用该系统，该单位实现了整体信息化提升，通过对点巡检标准、点巡检任务及现场点巡检的统一管理，提高了点巡检过程中
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目前大部分制造业企业都是采取设备周期点巡检来监测设备是否存在隐患，重庆某制造企业下有多个职能不同的分厂，各个分厂存在多条产线和设备，具备地域分布较广、设备种类多等特点。针对该厂目前点巡检系统整体信息化程度低，无法有效监督是否按照规定进行点巡检，信息传递混乱等问题，设计了设备点巡检管理系统。应用该系统，该单位实现了整体信息化提升，通过对点巡检标准、点巡检任务及现场点巡检的统一管理，提高了点巡检过程中的点巡检信息传递效率和准确性。通过构建设备劣化度评分模型，依据点巡检数据对设备劣化程度进行评分，更加直观地展示设备的劣化趋势。通过机器学习中的回归模型对设备劣化度进行趋势预测，在发现设备劣化趋势将会出现异常时动态调整点巡检周期或提前准备设备检修计划，从而避免因设备突发故障造成的损失，提升企业的核心竞争力。
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