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回收设备的再制造产业机遇
再制造不同于简单翻新，是对设备进行功能性升级。例如将传统车床改造为数控机型，加装自动送料系统。军方和航空领域特别青睐再制造设备，因其在保持原结构强度的同时实现技术迭代。美国卡特彼勒公司的再制造发动机甚至能享受与新机同等的质保服务。该模式可节省50%以上的原材料消耗，被列入中国"十四五"循环经济发展规划重点工程。
[0031]各机器2具备用于存储机器信息Dl的机器信息存储部3。机器信息存储部3例如由快闪存储器等非易失性存储器或者使用内置电源辅助的易失性存储器构成。机器信息Dl例如能够构成为包含机器名称、型号、机器种类、性能、寿命、销售商名称、制造年月日、运行年月日、定期检查的结果获取到的标准、与相关联的机器有关的信息等。作为与相关联的机器有关的信息，例如存在如由发光器和受光器构成的透过型传感器那样用于确定对方传感器的信息。
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预警参数:工厂设备管理系统可以通过传感器监测到的状态信息设置预警参数（如设备故障报警、人员不到位报警等）；5、数据回传:通过移动终端将传感器的数据采集到服务器中并进行分析，得到设备的实时状态信息； 6、故障报警:工厂设备管理系统可以对设备出现故障时所发出的警报信息进行分析，并通过移动终端将警报信息发送给客户端；
7、维护保养:工厂设备管理系统能够根据设定的预警参数对生产线上的设备进行维护保养；
智能领航:数字化设备管理变革在设备维护与更新的双重挑战面前，班组长宛如一位技艺精湛的航海家，需要在延长现有设备使用寿命与适时引入设备之间，把握航向。一方面，通过科学合理的维护策略，尽可能延长现有设备的服役期限，避免不必要的更新投入；另一方面，时刻关注行业技术发展动态，在恰当的时机果断引入设备，为企业的长远发展注入新的活力。 构建设备管理的数字化平台，借助大数据分析实现设备故障的预测以及维护周期的智能优化，已成为提升设备管理效率的有力法宝。在一家大型机械装备制造企业，通过部署一套的设备管理数字化系统，每一台设备都配备了高精度的传感器，能够实时采集设备的运行数据，包括温度、振动、转速、电流等关键参数。该系统运用的大数据分析算法，对这些海量数据进行深度挖掘与分析。例如，通过对一台大型龙门铣床连续数月的运行数据监测与分析，系统预测出该机床的滚珠丝杠将在半个月内出现严重磨损故障。企业维修团队依据这一预测，提前采购并准备好备用的滚珠丝杠，并选择在生产任务相对较轻的时段进行更换。这一举措不仅避免了因滚珠丝杠突发故障导致的机床长时间停机，还大幅降低了因设备故障对生产进度造成的影响。同时，基于大数据分析所揭示的设备运行规律，企业对设备的维护周期进行了优化调整，去除了一些不必要的过度维护项目，既有效节省了维护成本，又确保了设备处于良好的运行状态。通过这种智能化的设备管理方式，班组长能够更加地掌控设备状态，做出更加科学合理的决策，为企业的稳定生产提供坚实保障。