“预测性维护”一直是工业互联网的热门话题，声称通过IoT和AI实现了预测性维护的公司繁多，许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性， 交给 “预测性维护”来解决。但据笔者观察，目前大部分此类项目预测的准确率很低，仍是概念和实验性的居多，在可解释性，可验证性、可复制性 上都还存在有问题。预测性维护的落地比预想中困难，是因为企图单纯依赖数据提取可解释的工业机理逻辑，难度远超想象。主要有两个塬因：一是因为许多企业的基础数据还缺乏积累，比如设备基本的巡点检、维护保养、故障分析记录，都还是散落在各种纸张、Excel中，设备缺乏数字化档案，基本维护保养数据、备件更换记录、故障和修理数据，包括设备的故障特征数据还没有结构化的积累，就不可能实现模型的训练和验证；二是许多厂商企图单纯依赖数据分析路径而忽略了设备工程师现有专业知识和经验的融入，光靠数学和AI算法容易走入统计陷阱，只是得到了相关性，不容易得出可解释、可预测的因果性模型。如果做到对委外维修的有效管理？福建设备管理理论
从设备资产效益产出角度看，我国制造业的设备综合效率的提升空间巨大。据统计，我国大部分离散制造业的OEE在40%左右，距离发达国家至少还有30%-40%的提升空间。同时，很多企业对设备维护和保养的精细化管理不够重视，造成异常停机和备件浪费等隐性损失。在当前全球化局势不确定性进一步增加的形势下，提升设备管理水平可以为企业的生存发展，提升竞争力带来宝贵的机会。如何构建面向新型设备的管理能力，是当前我国制造业面临的一个问题和挑战。为此，我们总结了制造业企业存在的5大误区，并给出了对应的策略建议，希望可以帮助企业少走一些弯路。煤矿设备管理软件品牌建立企业的设备检修标准是落实定期检修的重要手段。
虽然TPM已经推行了多年，但许多管理者观念和行动上，还是认为设备出了问题，就是设备部的事情，导致生产部门对设备的故障不关心，对影响产量、质量的设备维护不重视。设备维护工程师也往往因为地位低、薪酬低，自嘲为看门狗和替罪羊：节假日，别人可以休息，他们却不能离开，因为这正是维修设备的好时机;凡是出了问题，无论是设备停机，生产停产，还是质量事故，都会与设备相关，设备人员几乎永远是背锅侠。设备部成了优秀人才不愿意去的地方。这种恶性循环现象需要生产管理者身体力行，树立正确的设备管理理念，构建生产为主体的全员自主维保体系。只有生产部门管理者重视起来了，生产设备操作者才会改变对设备漠不关心的态度，才能有效进行设备保养。这个光靠设备部是玩不转的。
把设备管理的技术经济指标纳入目标考核，把分解指标、具体措施落实到人，与经济责任制挂钩，纳入综合考核项目。同时，进一步明确各级领导对设备现场管理的职责，健全了组织领导体系。要求各级主管领导对设备的正确使用、维护保养(包括润滑和卫生)负领导责任；设备副矿长、设备管理员、各基层队设备管理员对设备的管理、检修、消除设备隐患及防止跑冒滴漏负领导责任；矿长、各基层队队长、对设备管理的各个环节负总的协调、领导责任。对操作人员明确设备操作、维护和设备巡检、交接责任；对维修人员明确巡检、定检(重点、关键设备)责任。设备智能化管理是非煤矿山建设智慧矿山的重要环节。
设备的预防性维修工作落实比无系统时提高30%，因为系统的定期提醒，实现设备的定检定修标准化和规范化，更多的依赖于标准，而不是依赖于个人的技术水平。备品备件的管理规范化程度将得到极大的提高，备件库存数据的准确率提高50%，（尤其是一些从设备拆卸后的可以重复使用的备件没有及时入库）可以有效的降低过量库存和库存不足，优化库存数据。从备件的采购以及库存上，节约30%。通过以上方面的优化，设备的运行率得以提高，故障率得以降低，故障处理时效得以提高。从而导致人均生产效率的提高。根据其他生产厂家的应用数据积累，进行设备信息化管理后，生产效率比原来至少提高5%-10%。设备管理是安全生产的保障。如何加强设备管理软件厂家
如何管理设备运维过程中的大量文档资料？福建设备管理理论
随着企业的不断发展，要优化设备检修组织管理，推行“标准化检修工作”。以工程项目管理的方 法开展各项检修活动，推行更为规范的检修项目管理模式，对技术方案的准备成熟度，安全控制方案的严 谨、可靠性提出了跨越式的高标准要求，建立和完善《检修质量承诺书》、《标准化检修规程》、《检修项 目进度甘特图》、《检修项目验收报告书》等一系列先进的管理手段并运用干日常检修管理工作之中，提高检修效率和检修质量，确保设备可靠性。福建设备管理理论
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