基于数智化工厂的设备精细化管理应用，是针对化工设备管理存在的问题，结合三维可视化、BIM、GIS、物联网等技术，对设备生命周期内的整体费用、运行管理、安全能效等方面进行全面可视化管控。首先，基于BIM技术形成统一的数据和三维可视化模型，实现全厂设备资产数字化交付。其次，建立了设备随机资料与三维的立体模型挂接的数据库，实现设施设备随机资料的电子化、数字化管理；第三，构建故障管理数据库及隐患排查体系，建立了以工单为主线，融入点检定修管理思想，实现从被动性维修到预防性维护的转变；第四，建设巡检数据在线监测系统，利用数据采集感知终端和传输技术，将设备运行数据和部分就地仪表监测数据上传至平台，结合三维模型，全面提高现场数据全面感知能力，最终减少人员现场巡检频次，为后续开展智能化工厂建设打好基础。最后，利用“数字孪生、云计算、大数据、物联网、GIS”等新技术、新手段，对设备进行可视化、数字化移交，建立以设备可视化模型为核心，集成图纸、文档、各类数据信息为一体的可视化、数字化管理模式，实现了对设备的全生命周期智慧管理。提高设备可靠性，降低维修成本，确保开机率，保证设备连续可靠运行。 依托生产执行管理、巡检数据有线上传、设备全生命周期管理系统的创建，从底层设备运行数据、检维修数据的采集到分析，实现管理人员从PC端到移动端对设备实时运行数据、检维修数据的掌控，为设备管理的策略优化创造了条件，为设备预防性检修提供科学的数据支撑，2022年相较2021年实现了月均检修任务量下降30%以上，实现对包括丙烯压缩机组、发电机汽轮机组在内的设备问题精准预判及预防性检修。为进口设备备件国产化通用化的应用提供了数字化实践平台，实现国产化备件应用的技术支撑及数据积累，期间实现了瑞士RENK-MAAG离合器、荷兰GEHO煤浆泵、西门子压缩机等备件的国产化应用，避免了对进口备件的依赖及价格昂贵、采购周期长等制约因素。同时通过检维修数据（包括从检修设备类型、故障类型、检修工种、备件消耗等）的采集分析，为实现管理策略优化及精细化管理创造了基础的数据支撑，实现了设备检修综合成本(包括设备检修周期、检修人员配置、备件库存等)的精细化管理。