工业4.0时代，随着制造企业信息化、数字化相关战略推进和建设，较多企业已采集、积累了大量的设备数据、生产过程数据、在线监测数据、气象环境数据等；这些数据蕴含了工厂、产线、设备等不同维度主体的生产运行特征，是企业深度制造数字化的关键。然而，目前多数企业对数据的分析挖掘还不够深入，更多停留在生产制造关键指标的统计计算，尤其是对设备运行状态、设备报警、设备故障等设备层的海量数据，大多数只用于生产现场监控，没有深入挖掘数据中隐藏的信息和规律，形成能够辅助生产作业、风险防控等业务决策的洞察。

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服务内容

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佰聆数据研发的聆析-大数据深度探索分析平台创新“分析导图”技术支撑数据深度探索分析：将传统“面向分析结果”出发的设计思路，改为从“面向分析思路”出发来设计体系架构，将人类隐性的分析思考过程显性化，形成“分析导图”，开创思路互联的数据深度探索分析，提升用户对数据的深入洞察能力，助力轻松探索业务问题背后隐藏的真实原因。

设备告警特征分析

面向输送轨道、真空箱、真空泵、切边设备、转换框架、加热装置等告警高发部件，分析设备位置、机械、功能、温度、供电等告警类型整体特征信息，再结合设备告警表象和故障维修特征数据，寻找设备告警规律，探讨设备告警影响因素，从而为生产设备管理提供决策支撑。

设备运行与告警对比分析

通过对不同生产线内胆吸附机设备的运行时长、待机时长、平均产量、故障维修时长等设备运行效率因素，以及告警次数、告警时长、平均告警时长、重复告警率等告警特征进行多维度对比分析，发现设备告警的共性特征和个体差异，并通过深入研究设备运行效率和异常告警之间的内在规律，进一步探索设备告警影响关键因素，提升设备运行效能。

设备异常诊断及预测

根据设备告警特征分析结果，建立基于聚类分析和时间序列算法的设备故障预测模型，并通过不断训练、验证和调优，来提高模型准确性和泛化能力；并结合设备当前运行情况，深入挖掘设备异常原因和当前运行风险，及时采取预防措施，防范事故发生；同时利用标签和分析导图等技术，对设备台账、技术参数、缺陷故障、运行情况等方面进行探索分析，更好地辅助设备运行管理。

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服务成效

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完成了对24000余次告警、累计超1300小时告警时长，50多次维修、以及十几个小时维修时长的特征分析，发现了设备告警与设备运行时长、设备故障维修与设备运行告警信号的相关性等规律，有效支撑生产运行设备管理决策。

基于设备运行与告警分析，有效评估了设备投资运行效能，助力提升资产管理业务环节优化和量化决策的能力；精准探寻生产线设计缺陷或优化提升的空间，为生产线优化设计及工艺改进等提供了数据支撑；及时、准确发现设备异常问题、定位原因，并提出了异常解决策略，形成闭环缺陷管理方案，提高设备缺陷管理的精益化和可靠性水平。

构建了设备故障预测模型与缺陷特征标签体系，更好地辅助制造企业掌握设备运行故障告警特征，进行设备故障预测来指导生产设备差异化运维管理。