全生命周期覆盖与数字化档案建立
1.覆盖范围广：从设备采购、安装、使用、维护到报废，实现全流程管理。
2.数据连续性：确保设备数据在各阶段无缝衔接，提升管理效率。实现设备全链条数字化管理，形成标准化、易于查询与分析的设备档案库。
智能化维护与降本增效
1.预测性维护：通过数据分析预测故障，减少停机时间。
2.科学化调度：科学安排维护任务，优化资源分配。
3.降低维护成本：通过预防性维护减少突发故障。
4.延长设备寿命：科学管理延长设备使用时间，降低更换频率。
数据资料整合与支持决策
1.统一平台：所有设备数据集中存储，便于查询和分析。
2.实时监控：实时监测更新设备状态，支持快速决策。
合规安全与环保可持续
1.符合法规：确保设备管理符合行业标准。
2.数据安全：采用权限管理，保障数据安全。
3.绿色管理：优化资源使用，减少浪费。
4.报废处理：规范报废流程，支持环保回收。
数据决策中心
包括设备综合分析、设备状态分析、维修统计分析、备件统计分析、设备保养分析、设备处置分析、设备异常分析、设备诊断分析等。通过数据决策中心，企业可以更好地了解设备管理的状况，发现问题并优化管理策略，提高设备的可靠性、稳定性，降低维护成本，实现设备全生命周期的科学管理。
采购管理
包括供应商管理、采购计划管理、采购申请、设备验收、设备信息库等，通过统一的采购管理模块，简化设备采购流程，提高采购效率，并确保采购过程的透明化。
备件耗材管理
包括仓库管理、备件信息、库存台账、备件预警、领用管理、入库管理、出库管理、出入库记录等，通过备件耗材管理，实现备件耗材的信息化管理，及时掌握备件耗材的库存情况，为备件耗材的使用和维护提供技术支持。
设备管理
包括台账管理、设备事件、设备处置、设备调拨等，通过完备的设备管理，为设备的维护、保养、维修、报废、处置、调拨等管理活动提供准确的设备信息。
保养管理
包括保养标准管理、保养计划、保养任务、分配地点、保养明细、润滑管理、润滑记录等，通过制定设备保养标准，明确设备保养的内容、周期、方法、质量要求、保养时间、责任人等，将保养分解为具体的保养任务，方便保养人员根据任务要求进行保养操作。
点巡检管理
制定设备点巡检标准，明确设备点巡检的内容、方法、频次等，根据设备点巡检的具体要求，制定相应计划，确保检查人员按照要求对设备进行全面巡检。
预防维修
制定设备预防维修标准，将预防维修计划分解为具体的任务信息，供预防维修人员对设备进行预防维修操作。
设备维护
对设备在使用过程中出现的异常情况进行管理，对需要进行维修的异常情况，建立维修工单，实现维修工单分配、处理、跟踪、关闭等，同时支持委外维修工单的申请及管理。
智能监测
依托精密的传感器搭建感知层，利用物联网、大数据、人工智能等相关技术，实现对设备运行的实时监测监控，经过专业的分析技术（时域分析、频域分析、包络分析、速度位移、细化谱分析等十几种专业分析），及时发现异常解决故障，提前预知风险，保障设备安全长期运行，实现诊断自动化，智能化。
知识库管理
建立设备知识库，包括设备的技术资料、操作手册、维修经验、故障案例等，为设备的使用、维护、维修提供技术支持和参考依据。
流程管理
根据设备管理的实际需求，支持自定义设计审批流程，例如设备采购流程、验收流程、维修流程、报废流程等。
