“设备管理主要从资产属性和工具属性两个维度出发，实际上这两者都属于设备全生命周期管理的范畴，对于资产属性来说，关注的是设备资产的保全周期，从采购、使用到报废的整个过程；而对于工具属性，即使用层面，能产出质量合格的产品，生产过程中设备运行的状态是否良好，是从设备的数字化、预警、诊断到维护，关注的是设备的健康周期。”吕芳洲表示，“设备预测性维护管理平台支持一屏三端，大屏可以帮助企业高层进行综合战情分析，助力智慧决策，PC端能够帮助管理层更好的进行设备管理，移动端则帮助用户随时随地了解设备实时的运行情况及指导现场问题解决。”据 Gartner 预测，智能运维的全球部署将从2017年的10%增加到2020年的50%，市场空间相当可观。机遇往往伴随挑战，智能运维产业链的发展正面临着降低成本和提升智能两大挑战。一个健康的智慧运维生态体系不会是闭门造车，而是需要行业内参与者与用户协力共同促进，利用各自领域的优势资源形成合力，共同打造技术发展与应用发展的内循环。

“因联科技要解决两个问题，应用的成本和应用的技术门槛，从另外一个角度来讲，就是如何解决好智能化的问题，对人的依赖如何减少，能让知识经验沉淀起来，所有工业企业面临的难点都在这。”吕芳洲指出。

至此，因联科技与高威科联合打造汽车行业的设备数字化管理平台方案，目的就在于解决设备全生命周期的资产管理和设备全生命周期的健康管理问题，解决实际的落地应用难题，帮助企业从全局上掌控设备运行状况，进行智能化运维，快速实现企业的数字化、信息化转型。吕芳洲还强调，因联科技可以基于多年来对工业行业的知识和经验的沉淀，对工业场景的理解，提供从底层的感知、设备模型建立，到数据算法、诊断模型和预警模型的完整方案，该方案是基于大量的实际项目实践及与客户的长时间打磨所得，完全适合现场应用需求。从整个工厂的智能运维来讲，根据设备的重要程度和设备产生故障的危害程度确定不同的方案来实现覆盖，真正解决好数字化问题，解决好设备健康周期管理的问题。

同时，他以汽车制造行业为例，详细阐述了因联科技如何运用物联网、边缘计算、大数据等前沿技术，助力客户实现设备智能运维。因联科技面向汽车制造行业构建的设备预测性维护解决方案，针对汽车生产自动化程度高、生产流程不能中断等特点提供专用智能传感器融合方案，结合数据和机理建立智能应用设备模型，通过原始信号处理、数据特征提取、数字过滤、数字分析建模实现自动化智能诊断，通过自适应阈值预警和趋势预警算法实现设备精准化智能预警，进一步帮助企业进行设备的性能分析。另外，他还具体以某汽车厂冲压机车间、机械压力、焊接车间升降辊床和转毂试验台等实际故障落地应用为例，说明因联iPHM设备预测方案在解决诸如工程质量下降、避免非计划性停机、备件存量冗余及人员巡检不到位等痛点问题上具有良好效果。