在工业制造、智能装备、新能源、轨道交通等领域，设备可靠性直接影响生产安全与运行效率。但随着设备类型不断增加、实验环境日趋复杂，传统可靠性管理模式逐渐暴露出明显短板：实验数据分散在不同系统，设备状态依赖人工记录；环境参数缺少实时监控，异常风险难以及时发现；实验过程缺乏统一分析模型，测试结果难以支撑设备优化；海量检测数据沉淀后，无法形成有效决策依据。

万博思图依托旗下自主研发核心BI产品万博维思，打造设备可靠性实验监测可视化平台，围绕“实验总览、实验环境、实验设备、可靠性分析、实验统计”五大业务场景，帮助企业构建设备可靠性数字化管理体系，实现设备状态可视、实验过程可控、风险趋势可预测。

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实验总览：

一张数字驾驶舱掌握实验运行状态

设备可靠性实验涉及设备状态、实验进度、环境参数、测试结果等多维数据，平台搭建设备可靠性实验总览驾驶舱，集中展示设备在线数量、累计实验时长、实验完成率、异常告警数量、综合可靠性指数等核心指标。

系统结合全国设备实验室分布地图，实现实验资源空间化展示，直观呈现不同区域设备运行情况、实验任务分布及可靠性评价结果。

从“查看单点数据”升级为“掌握整体态势”，帮助企业快速发现资源分布不均、实验效率不足、设备风险增加等问题，为实验计划调整和资源调度提供数据依据。

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实验环境智能监测：

实时感知构建可靠测试基础

设备可靠性验证离不开稳定、精准的实验环境。

温度、湿度、电磁兼容、淋雨、沙尘、盐雾等环境因素，都会直接影响设备性能表现。传统人工巡检存在采集频率低、异常发现慢、历史数据难追溯等问题。

平台接入实验室环境监测数据，构建多维环境感知体系，对关键实验参数进行实时采集与趋势分析，形成完整环境数据链路。当实验环境出现异常波动时，平台能够快速定位异常参数变化趋势，辅助实验人员及时调整测试条件，避免因环境因素导致实验偏差。

从人工记录到智能感知，实现实验环境全过程数字化监管。

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实验设备管理：

建立设备测试全过程数字档案

设备数量达到一定量级后，如何快速了解设备状态、实验阶段以及测试进展，成为可靠性管理的重要挑战。平台建立设备实验数字档案，对设备编号、型号、类型、厂家、实验阶段、当前进度、负责人、预计完成时间等信息进行统一管理。

让设备管理从“台账管理”升级为“数据驱动管理”。

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可靠性智能分析：

从故障记录到风险预测

设备可靠性提升的关键，不只是发现故障，更重要的是分析故障原因并提前预防。

针对设备运行过程中产生的故障数据，平台构建故障溯源分析体系，通过数据关联分析、拆解，形成完整故障分析闭环。同时，平台通过可靠性趋势分析，对设备健康状态进行持续评估，实现从“故障发生后处理”向“风险提前预测”转变。

帮助企业降低设备故障概率，提高产品可靠性水平。

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实验统计分析：

用数据驱动可靠性优化决策

大量实验数据如果无法有效分析，只会成为沉淀的信息资产。

平台建立多维实验统计分析体系，对实验数量、完成情况、标准覆盖、区域分布、设备表现等数据进行综合分析。同时，通过长期数据积累，可进一步形成设备可靠性评价模型，为产品研发优化、质量提升、生产管理提供精准数据支撑。

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万博思图方案核心优势

让设备可靠性管理真正落地

设备可靠性数字化建设，不只是建设一套可视化展示系统，更是通过数据连接实验、设备、环境、故障与决策全过程。

未来，万博思图将持续深耕工业数字化领域，以数据可视化、智能分析和数字孪生技术赋能企业设备管理升级，让设备状态可监测、实验过程可追踪、风险趋势可预测、管理决策可量化。