检修台帐管理模块是对电力设备检修数据、文档的录入、存储、查询检索与统计。包括检修计划、检修信息记录、原始记录及试验报告、检修总结与评价等。 检修范围包括发变组检修、母线及出线检修和各类公用设备检修，在建立检修台帐时对各类检修全过程文件实现分步录入、分步审批、自动拼接、输出成册。文档转换引擎把一次检修的所有数据生成相关文档，与过程文档整合成册，根据检修设备、检修时间、检修单位等信息自动生成封面、目录，输出成册。设备保持正常运作状态，在提高生产能力的同时，提高产品质量。制造业设备管理
在大部分工厂，特别是离散制造业，都是生产是老大，设备只是保障部门，只要设备还能运转，就不会停产，这导致设备维护改善的时间和资金投入严重不足，设备部也陷入四处救火、穷于应付的被动恶性循环。究其塬因，是因为企业没有从工厂端到端视角看设备停机的损失。在设备故障出现初期征兆的时候进行维护，远比造成停机后再维修造成的损失和投入成本要小得多。如下图所示，某机床通过振动分析，可以看到10月18日振动加速度峰值触发早期预警阈值，但是由于生产计划问题，没有停机维护;10月22日机床主控系统触发故障，不得不停机过10个小时维修和更换轴承，维修后，振动恢复正常水平，但较大损失已经造成。福建设备管理管理软件实施完善的设备完整性管理制度，能改善企业现行的设备管理体制。
对干流程型的制浆造纸企业来说，设备综合管理是对主流程线上的或者是对产品有直接影响的所有设备 进行系统的技术和经济管理，要确保生产线设备整体技术的先进性，经济的合理性。设备管理以产品 品牌建设为关注点，将一条流水线上的所有可能影响产品的设备(也称产品作业线)视作为一个整体，作为 一台复杂的“设备”来进行管理。那么每一台单体设备就是这台复杂“设备”的一个构件，对每一个“构件”的寿命周期进行全过程管理，追求设备综合效能和经济的寿命周期费用，建立全部信息系统与反 馈机制，组织企业全员参加设备管理，应用现代化方法与手段，经济合理地组织维护与维修。在维修策略方 面，则致力干建立以状态维修为主导的维修管理体制，同时辅之以改进设计为目标的改进性维修，以及传统 的定期维修和事后维修
目前，各发电厂均按照原电力工业部颁布的《发电厂检修规程》执行计划性检修。《规程》规定，发电厂机组大修一般4~6年一次，每次50-80天，小修每天2次，每次10-12天(视具体机型而定)，并规定:"到期必修，修必修好"。用以指导检修安排的依据就是这些时间量，只要检修周期已到，不管设备好坏，运行状态如何，就要检修。显然，这种检修制度有失科学性，而且存在如下负面影响。1、计划检修的不完善性；2、不利于延长设备的生命周期；3、不利于企业提高经济效益。如何建立工厂备品备件管理制度和流程？
“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。如何有效统计和保障设备的开车率？制造业设备管理系统厂家
设备精细化管理有助于降低检修成本，增强设备的可靠性和稳定性。制造业设备管理
以前制浆造纸企业设备维修管理体制、理念和方法大都是在计划经济时期形成的，其特点是维修质量过分依赖维修人员个人的维修经验和责任心，维修技术传承主要以“师徒结对”的方式来延续，这导致同样的维修项目，同样的维修人员可能出现不同的维修结果，更不用说不同的维修人员了。经验得不到传承，技术无法做到延续，资料无法做到共享，对设备的的长期稳定运行带来重大隐患。加强设备管理信息化系统建设，对设备运维过程加以规范，对设备运维资料加以规范化管理，让资料真正起到作用。制造业设备管理
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