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工厂数字化转型，工厂设备管理的5大误区与对策

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家居思维王杰：随着设备自动化、数字化水平的提高，工厂亟需提升设备管理能力。本文总结了大部分企业在设备管理方面存在的5大误区，并给出对策建议，希望可以帮助企业少走一些弯路，提升设备运营绩效。

在智能制造的浪潮下，我国积极推动工业互联网建设，制造业也正在积极转型，自动化、数字化、智能化水平大大提高，各行业领军企业越来越重视生产设备的数据采集和车间联网，设备数据可视化程度显著提高。但是，多数制造企业虽然花费巨资上马了非常先进的设备，但设备管理维护、人员知识结构仍停留在较低水平：数采基本靠笔，处理基本靠人，分析基本靠猜(经验)。可以说是买来了工业4.0的设备，却延续着工业2.0的管理。

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。在当前疫情冲击、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。

重硬轻软

大部分企业新建工厂或者新购买的设备，只重视硬件的验收交接，忽视了软件系统的运行、维护、服务标准，没有明确要求设备厂商提供数据采集接口和定义设备数据所有权。

根据相关数据统计，目前我国企业生产设备的数字化率平均为47%，关键工艺的数控化率51%，关键设备联网率41%。嵌入式软件、人机界面、数据监测模型、管理平台都是智能设备的重要组成部分，也都应当是设备管理的范畴。结合笔者进行工业互联网相关项目的经验来看，设备数据采集受制于工业现场协议众多、原厂不开放不支持、设备数据不确权等原因，设备数采仍然是生产现场数字化推进中最大的痛点之一。

比如我国许多SMT产线，贴片机本身精度很高、节拍很快、良率也都在99%以上了，单纯再靠手工调试，很难再提升了。许多工厂期望能将贴片机的数据实时数采和分析，解决自动叫料、接料问题，改善抛料问题。但目前动辄数万的数采license费用，让许多工厂望而却步。

因此，工厂在设备采购环节就提前考虑，将相关要求加入商务条款，可以为以后设备制程详细数据的采集和工艺、品质的分析优化做好准备。

生产为重，不坏不修、不停不管

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。究其原因，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。

图1：通过振动分析可以监测大部分机械故障

设备管理经历了四个发展历程：从1.0的纠正性维护(CM)，到2.0预防性维护(PM)、3.0的可靠性维护(RCM)、4.0的预测性维护(PHM)，本质上是以设备健康管理（EHM：EquitmentHealth Mangment）为中心，从“治已病”到“防未病”的进化过程。通过EHM，设备健康状态不再是简单地划分为正常、异常。

我们可以通过新技术、新工具，分析积累的基础数据，评估出设备的亚健康状态，提前维护，大大减少设备维护成本。例如，格创东智EHM给设备维护工程师配备带有振动传感器的智能点检仪，就像给医生配了“智能听诊器”一样，通过数秒的监测振动，结合内置的频谱分析模型，就可以准确、快速的判断出设备健康状态、故障征兆原因，对设备工程师故障诊断起到重要辅助作用。这样，设备管理人员的职责从原来的坏了再修，转向如何保障设备健康运行的专业维保维护工作，进入良性循环。

文章来源：《设备管理与维修》网址: http://www.sbglywx.cn/zonghexinwen/2020/0811/501.html