11月5日下午，西安因联信息科技有限公司（简称“因联科技”）总经理兼CEO吕芳洲受邀参与2021工业互联网应用技术大会圆桌主题会议，并与艾默生数字化软件及服务业务经理韩靖、霍尼韦尔（中国）工业互联网业务负责人高寿林和震坤行智能物联网事业部总经理陈芳围绕工业设备智能运维的痛点及落地应用展开探讨与交流，共话工业互联网应用发展的创新趋势、案例实践以及模式前景。
因联科技是为数不多的打通了底层传感器、机理模型+智能算法、云诊断服务和设备管理等环节的企业，也是国内较早进入工业设备状态监测与故障诊断领域的企业之一，深耕智能运维领域十多年，具备多元智能运维场景的模块化部署能力，已构建了从IIoT全面感知、DT数据驱动、SaaS高效服务到AI的全面技术能力体系，尤其在工业AI算法领域，已研发出具有国际竞争力的基于工业机理的算法模型和知识系统，具备短周期部署，短周期见效的应用能力。
因联iPHM设备预测性维护解决方案目前已成功为中石油、中石化、中建材水泥、中煤集团、红狮集团、金隅冀东水泥、尧柏水泥、陕煤集团、国家管网、百威啤酒、一汽大众等200多家企业客户提供智能化服务，覆盖水泥、钢铁、石化、煤炭、汽车、电力等20多个行业，监测设备超6000台，监测设备类型达200多种，累积为用户发现设备故障1000多次，避免重大安全事故20多起。
人员安全保障。工业现场很多设备环境恶劣，尤其石化行业管理人员要进行巡检和设备检修实际上存在很大风险。
备品备件预测。对设备状态的准确预知可以体现在备品备件提前准备，也可优化备品备件的库存，根据大数据对备品备件准备策略进行调整和优化。
减少非计划停机带来的损失。避免由于设备机械故障导致的生产线突然中断，非计划性停机在流程工业里非常典型，尤其是生产线的突然中断造成的整个流程中止。
提高设备维修效率。设备出现异常时，通过设备智能诊断分析，提前精准判断设备故障类型，减少设备停机维修时间，提高关键设备连续运行时间和无故障运行时间。
设备使用寿命延长。预测性维护能够避免欠/过维修，精准运维，防止不必要的拆卸和二次损伤，延长设备的使用寿命。
打通数据孤岛。搭建设备数据管控平台，解决企业设备运行数据及控制系统等数据信息孤岛问题。
为制造商提供改进建议。过去我们在实践过程中发现有些设备装配采用的零部件有批次性质量问题，这会造成批次性的故障，这些故障信息对于制造商来说可以改进生产工艺，改进原材料的选择、厂商的选择与型号的选择等。
据不完全统计数据显示，因联iPHM设备预测性维护系统平台可使设备维修费用降低20%-30%，设备运维人员减少30%-50%，设备非计划停机时间下降30%-50%，设备使用寿命延长2-3倍，备品备件库存减少15%左右。
因联科技一直紧密围绕智能运维这个垂直领域，不断根据工业客户的真实需求，坚持技术创新、方案创新，结合人工智能技术，苦练内功，创新研发出更多工业智能算法模型及创新产品平台，在精准度上不断打磨，加快解决相关“卡脖子”的技术难题，而且也在积极引领智慧运维上下游产业链生态建设，携手华为、阿里、斯凯孚、树根互联等生态合作伙伴加速技术转化落地，并与设备制造商、部件制造商、配套厂商、运维服务商等形成广泛合作，提升产业链协同效率，带动产业链上的各方伙伴共赢发展，共同助力工业企业利用数字化智能化创造生产力，以助力企业智能制造升级转型为时代赋予因联科技的使命和责任，为推进先进制造业高质量发展、实现“3060”双碳目标作出更大贡献。
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