前言：
隨著云計算、大數(shù)據(jù)、
物聯(lián)網(wǎng)、SDN等新技術(shù)的快速應(yīng)用發(fā)展，各行各業(yè)信息化建設(shè)不斷深入和完善，各行各業(yè)亟需在細(xì)分運維場景中，建立運維故障智能分析模型，提供智能定位分析排障能力，保障業(yè)務(wù)高可用性。三分建設(shè)、七分運維，尋求新的運維模式、方式和手段，構(gòu)建新型智能化運維管理體系，成為運維革新的關(guān)鍵。
制造行業(yè)遠(yuǎn)程運維發(fā)展的必然性
制造行業(yè)的維保現(xiàn)狀：使用者不能監(jiān)測到設(shè)備的參數(shù)，無法掌握設(shè)備部件的變化趨勢，從而不能預(yù)測設(shè)備故障，每當(dāng)設(shè)備故障發(fā)生時，無法判斷故障原因，服務(wù)工程師在不能第一時間得到故障信息、不能看到設(shè)備狀態(tài)、不清楚設(shè)備的歷史動作時，無法做出正確的維保方案，只能到現(xiàn)場后才能診斷。在這樣的維保過程中，故障的修復(fù)時間長、售后效率低等等的管理問題就無法避免！
究其原因，不外乎兩點：一是制造設(shè)備絕大部分屬于非智能設(shè)備；對于部分自動化設(shè)備、半自動化設(shè)備的數(shù)據(jù)還不能完全采集，或者即便數(shù)據(jù)能夠采集，但沒有形成大數(shù)據(jù)；還有一些企業(yè)的設(shè)備甚至是純手動的操作的機械設(shè)備，不能自動產(chǎn)生數(shù)據(jù)，得要靠人工測量、記錄、填寫；缺乏數(shù)據(jù)的支撐，設(shè)備的診斷修復(fù)時間就不得不延長。二是設(shè)備服務(wù)商在提供服務(wù)時，往往都是被動性的，對設(shè)備的狀態(tài)不是特別了解（缺少歷史數(shù)據(jù)以及當(dāng)前狀態(tài)信息），接到維保需求時，需要到現(xiàn)場查看后才能進(jìn)行分析，再制定計劃，進(jìn)行維保實施，服務(wù)周期長；幾乎所有的維保服務(wù)都需要服務(wù)商必須到現(xiàn)場才能進(jìn)行維保實施。
而隨著制造行業(yè)邁入智能制造，傳統(tǒng)模式下的維保方式帶來的弊端越來越鮮明。從發(fā)展速度最快的IT運維行業(yè)吸取經(jīng)驗，建立制造行業(yè)的遠(yuǎn)程運維，解決制造企業(yè)的后顧之憂成為了智能制造發(fā)展過程中不可忽視的工作。制造業(yè)遠(yuǎn)程運維的發(fā)展是智能制造發(fā)展的基礎(chǔ)，智能制造的發(fā)展也是制造行業(yè)遠(yuǎn)程運維發(fā)展的驅(qū)動器，二者相輔相成。
建立
遠(yuǎn)程運維平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析，提供資產(chǎn)管理、設(shè)備跟蹤、設(shè)備在線監(jiān)控及數(shù)據(jù)分析、故障遠(yuǎn)程診斷及運維、能源監(jiān)控及數(shù)據(jù)分析、視頻監(jiān)控、研發(fā)輔助等功能，幫助用戶降低成本、提高運營效率，為制造行業(yè)智能裝備、智能生產(chǎn)單元、智能工廠提供在線增值服務(wù)。
解決制造設(shè)備聯(lián)網(wǎng)以及運行、狀態(tài)、維保等數(shù)據(jù)的采集，將采集到的數(shù)據(jù)安全、即時、有效地傳輸?shù)皆破脚_進(jìn)行大數(shù)據(jù)累積、展現(xiàn)分析、應(yīng)用。通過智能預(yù)警模型、智能診斷模型、智能自學(xué)習(xí)知識庫等應(yīng)用，提供更好的設(shè)備維護(hù)方案、運營優(yōu)化方案、運營戰(zhàn)略管理方案。
報修下單、審批流程、維修接單、備件領(lǐng)取、核算結(jié)款等流程全部搬到線上，實現(xiàn)快速派單接單。遠(yuǎn)程運維——解決制造設(shè)備物聯(lián)、數(shù)據(jù)采集、效能提升及設(shè)備全生命周期管理等問題.
基于可配置的組態(tài)技術(shù)，實現(xiàn)公司-工廠-車間-智能單元-智能設(shè)備等層級展示，底層數(shù)據(jù)驅(qū)動組態(tài)模型。實現(xiàn)遠(yuǎn)程的專家指導(dǎo)設(shè)備維修、保養(yǎng)、參數(shù)調(diào)整等。
遠(yuǎn)程運維系統(tǒng)流程圖
