设备分析是评估企业设备运行状况和利用效率的过程，主要通过分析设备故障率、稼动率和维修成本等数据。常用指标包括设备综合效率（OEE）、设备停机时间等。本栏目将介绍设备分析的核心方法与常用指标，帮助读者通过数据分析工具提升设备管理效率，降低运营成本。
你有没有经历过这样的场景：生产线上的设备明明都在正常运转，可每次数据报表一拉，依旧有一部分关键指标缺失，追溯原因却始终找不到头绪？或者，有些设备采集点频繁掉线，数据中断导致后续分析推理全盘失效。更糟糕的是，管理层需要一份完整的追踪报告时，IT和业务部门却要花上数小时甚至几天，手动补录、反复核对，仍然无法拼凑出全流程的真实“画像”。这种“数据采集不全”的隐性问题，往往深藏在系统交互、接口兼容、现场执
你是否曾被工厂设备的“突然罢工”搞得焦头烂额？是不是曾苦恼于报表堆积如山，却总难洞见设备真正的问题？数据显示，中国制造业企业因设备异常导致的年均损失高达数十亿元（来源：《智能制造与数字化转型》）。而那些能高效开展生产设备分析、实现数据驱动运维优化的企业，设备故障率能降低30%以上，生产效率提升20%。这绝不仅仅是技术升级那么简单，更是管理思维与工具体系的全面革新。很多工厂管理者依赖经验判断，却忽视
5G智慧工厂的落地，远不是“网络升级”那么简单。你是否遇到过这样的问题：设备采购时，明明买了所谓“智能硬件”，却发现和生产流程完全不兼容；生产线数字化改造刚刚起步，就被设备数据采集的延迟、丢包、接口不统一卡住；管理层想要数据驱动决策，结果各部门的设备数据却“各自为政”，BI分析系统根本无法打通。更让人意外的是，很多工厂在智能硬件选型时，只关注了参数和价格，却忽略了5G环境下对设备的“新要求”——高
如果你是一家制造业数字化负责人，刚刚被老板问到：“5G智慧工厂到底需要什么样的设备？为什么智能硬件选型那么难？”你可能会陷入一个纠结的时刻。数据显示，截止2023年，中国已有超过3500家5G智慧工厂试点，但真正落地、持续高效运营的不到30%。难点在哪里？其实，问题的核心不只是“设备换新”，而是从设备到数据全链路的智能化选型——每一个设备、每一个采集点、每一种硬件架构都影响着你的产线稳定、数据资产
你有没有想过，每一分钟，中国制造业都在因设备连接与调试效率输掉数百万成本？据《中国工业互联网发展报告（2023）》数据显示，超过60%的智慧工厂项目在物联网设备接入和远程调试环节遭遇“卡脖子”——设备兼容难、数据同步慢、运维人员反复奔波，流程一拖再拖，直接影响生产线复工和数字化升级速度。你或许也体会过，刚买来的“智能设备”明明号称支持远程配置，结果落地时方案对接一团乱麻，技术人员焦头烂额，业务方等
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