本项目属于智能制造、大数据、设备维保等领域，主要基于大数据平台，通过设备数据采集软硬件，实现关键设备过程数据采集至数据仓库，通过对关键设备电流、温度等核心数据的分析以及关键设备预见性维护模型搭建，实现关键设备预见性维护应用，指导现场设备维护，从而有效的提升设备维保效率，提高设备寿命，降低设备运维成本，实现设备维保的高效运营。

  在大数据平台的基础上，搭建设备预见性维护系统架构，将关键设备分为三类：较老型号的PLC，如S7-300等，较新型号的PLC，如S7-1500等，库卡机器人。将此三类设备的电流、温度、电机位置以及夹具动作时间等作为数据源，通过独创的三种关键设备数据采集方式，再上传至PGSQL数据库和HIVE数据仓库，通过数据挖掘和可视化分析算法，搭建数据集市，进行数据分析，组建数据模型，再由帆软可视化展示平平台，进行多功能驾驶舱开发、报表展示以及移动端推送，从而实现关键设备预见性维护系统搭建。

   020年较2019年停线减少13609分钟，除去生产时间方面的原因，由设备预见性维护方面的减少的停线约4000分钟，停线1分钟人工和能耗成本约为600元/分钟，合计收益约为240万元。通过基于大数据的关键设备预见性维护系统，目前已实现收益450万元。