Oracle 维护

维护计划与排程

有效安排技能人才来处理工单，从而提高资源利用率。

优化维护作业

分配并安排熟练的维护技术人员，确保按时准确完成作业。

创建预防性维护计划

预测并自动计划预防性维护工作，从而优化资产正常运行时间。

自动补货

通过自动补货功能降低库存持有成本，而不会影响订单履行率和客户满意度。

优化成本

根据工单促进需求，优化库存水平，并降低库存成本。

管理物品/部件主数据

快速定义组织层次结构和流程标准所需的主数据。

跟踪序列化库存物品

管理按批次和序列控制的库存/资产项，为全面的资产生命周期提供支持，包括周转件。

大幅提升效率

优化与供应商之间的采购协议和数量，严格执行策略并管理供应商风险。

实现自动化的寻源流程

简化协商活动，自动处理和管理投标及寻源流程。

实现自助采购

通过自助采购模式提供一致且用户友好的采购体验，从而提高效率。

利用洞察改善决策

深入洞悉优秀供应商，并根据质量、按时交货率和价格来选择供应商。

利用物联网连接资产

与 Oracle 物联网资产监视云服务实现预构建集成，可支持自动化持续资产监视，并提供基于规则的警报。

跟踪资产

实时跟踪和定位资产，并利用内置可配置的资产状况、利用率和可用性 KPI。

确定资产可用性

使用内置资产可靠性算法及主动服务资产来检测资产故障的早期迹象，从而提高可用性。

改善预测性维护

获取关于资产故障的通知、预测性洞察和建议，利用机器学习算法防止故障。

确保质量

实时监视生产机器，以便于检测质量问题并实现预测性维护。

监视服务

监视资产，执行远程诊断并有效开展维护，从而提高客户满意度。

利用数字孪生

将资产转换为数字孪生，并通过物联网资产监视解决方案来监视其运行状况、位置和利用率。

捕获宝贵的数据

捕获必要的数据来预测资产寿命、故障率和维护成本，包括技术人员注释、聊天记录、日志文件、仪表、传感器读数和计数器。

利用机器学习

转换数据，以便其轻松与物联网数据流相结合且易于被机器学习算法消化。

预测故障

预测资产或部件何时会发生故障，并提供优化的维护计划。

保障员工安全

通过内置物联网互联员工集成来监视员工和环境，从而提高员工安全性。

确保质量

通过维护良好的设备改善输出质量。

推进多个项目

对维护和库存运营进行细分，从而为服务组织中的多个项目提供服务。

支持多个合同

根据项目合同为多个维护项目合同和发票客户提供服务。

按项目管理工作

创建特定于项目的工单，并从通用和特定于项目的库存下达零部件和子装配工单。

按项目列出的成本

基于资本项目对从供应链中收集的成本进行资本化并创建固定资产。