随着智能化、自动化、数字化和人工智能技术的发展， 船舶航行实时状态下设备监控的数量日益增多，造成系统处理数据的响应降低，不能满足数据的爆发式增长，所要实现船舶设备远程监测和智能维护尤为重要，构建船舶w88win中文手机版三维可视化运维平台迫在眉睫。
1. 行业痛点
1.1 设备运维忽视辅助设备管理
目前面向船舶设备远程运维系统均以主流关键设备的健康维护和预测性诊断为主，不重视船舶辅助设备的健康管理。
1.2 信息孤岛 数据分散
由于船舶设备厂商大多数为国外企业，存在设备数据难以采集和获取，造成设备系统之间集成度不高、数据分散、各个设备的数据关联分析度不强，造成设备数据间的信息孤岛，无法形成统一有效的系统集成方案，为管理运维工作带来了极大地不便。
1.3 设备繁多 运维困难
由于船上设备繁多、数据量巨大，各个设备系统间集成散乱，无法形成多设备系统的协调交互，造成运维困难。
1.4 事后维修 增加运营成本
传统的船务公司对设备维护保养一般采用的是事后维修，以设备完好或者功能缺失为主要维修的依据，这种非计划性的维修缺乏科学性，影响船务公司的正常运营，增加了运营的成本。
2. 船舶设备w88win中文手机版三维可视化远程运维解决方案
船舶设备w88win中文手机版管理系统基于和w88win中文手机版技术，通过对船端设备进行1:1数字化建模，在数字空间构建虚实结合的全信息映射，同步反映物理设备的实时动态，同时，w88win中文手机版与通信技术、传感技术、大数据分析、仿真等多个先进的技术相融合，充分利用w88win中文手机版技术“虚实结合，以虚映实”的特点与设备物理模型、设备运行时间、设备实时状态等采集的数据， 集成多学科、多概率等仿真过程，反映船上实体装备在实际环境与虚拟空间映射下的全生命周期的过程。
船舶w88win中文手机版三维可视化运维平台实现了设备与设备的关联、运维人员对船舶设备性能进行实时远程评估、故障诊断及快速定位故障点，从而为设备预警、故障分析、预测性维护、视情维护、能耗分析等提供全生命周期的管理，降低远程运维管理成本，提高船舶设备的使用周期，保障船舶安全航行。
3. 船舶设备w88win中文手机版管理系统构建
3.1 三维场景搭建
数字映射体现在对船舶设备建立1:1的几何孪生体，虚拟船舶设备模型包括集合模型、关联模型以及行为模型，从这三个方面刻画船舶设备的状态。实现船上实体装备在实际环境与虚拟空间的虚实交互映射，为后期协同船舶设备运维工作打下坚实的基础。同时三维可视化场景还可以对营运数据进行直观展示，为运维工作带来极大的便捷。
3.2 数据采集
物理空间的船舶设备通过设备采集系统，经过船舶设备检验可信的安全网络保障，将数据传输到数字空间，在数字空间的数据层对数据进行预先处理，如数据清洗、数据分类等。
3.3 多源异构数据融合
船舶设备的类别有很多种类，系统繁多，通过船舶设备w88win中文手机版管理系统集成这些多源异构数据，物理数据与虚拟数据融合，进行船舶检验特征的提取，辅助建立数字化的船舶运维模型。通过船舶设备虚实对接、协同操作，运用数据之间的相关关系采用相应的算法和故障结构树，分析设备的运行状态、诊断和视情维护。为船舶设备远程运维提供故障预警、健康管理和预测性维护保养建议。
4. 船舶设备w88win中文手机版管理系统功能
4.1 设备信息管理
通过船舶设备w88win中文手机版管理系统，可进行设备信息管理、设备监控状态评估管理和设备能耗管理等。在虚拟空间中用户可快速添加各类生产设备，进行统一可视化管理，实现与现场设备的互联互通。
4.2 设备状态实时监控
船舶设备w88win中文手机版管理系统将船上采集到的主要设备和辅助设备的数据，根据设备的状态量、报警量、开关量及阀值，分为多层级的报警等级别、多维度的数据分析结果和多动态的图示，并实时统计设备历史 3 天趋势图和工况对比，实时监测设备的实时状态，并为设备健康的判别分析奠定预警和维修基础。
4.3 实时故障诊断
船舶设备w88win中文手机版管理系统通过设备故障诊断系统实时、智能、提前报警设备异常状况，及时通知维修，避免设备事故，减少设备维修费用通过设备故障周期分析系统,智能分析易损配件的计划购买时间和数量，减少由于大量购买配件所造成的资金积压通过矩阵知识库故障诊断系统，智能分析事故发生原因，提高处理事故的速度和准确性，减少设备故障所造成的损失。
4.4 设备预警维护
船舶设备w88win中文手机版管理系统依托w88win中文手机版技术结合船舶设备实时运行状态的数据，依据不同级别的设备健康模型和故障结构树，对设备健康进行预警和评估。
4.5 设备远程维修指导
船舶设备w88win中文手机版管理系统通过 AR 和 VR 技术，在船舶设备遇到无法解决的设备故障问题时，现场人员能够实时连线远程专家进行综合诊断，获取设备故障诊断原因分析和维修养建议，以应对复杂现场，让故障问题的解决事半功倍。同时根据数据积累，建立专家知识库和维修保养手册。
