设备管理是制造业企业生产经营的基础。制造业企业的生产流程围绕生产设备展开，从设备的采购、安装，到日常生产中的设备运行、维护、检修，再到最终老化设备的处置，设备管理贯穿了制造业企业生产的全部环节。但设备管理又是一项比较复杂的综合性工作，也是一个漫长而循序渐进的过程，很多工作无法直接量化或产生直接效益。
作者介绍
格创东智设备工程资深咨询顾问-杨刚
简介：15年企业信息化咨询及系统实施经验，曾任职IBM、上海电气,擅长设备资产管理、供应链管理系统的规划、设计、实施推广以及深化应用，已为超过35个制造工厂服务。
设备管理是制造业企业生产经营的基础。制造业企业的生产流程围绕生产设备展开，从设备的采购、安装，到日常生产中的设备运行、维护、检修，再到最终老化设备的处置，设备管理贯穿了制造业企业生产的全部环节。但设备管理又是一项比较复杂的综合性工作，也是一个漫长而循序渐进的过程，很多工作无法直接量化或产生直接效益。
笔者结合这些年为各工厂进行信息化咨询诊断的经历，发现大部分企业有能力购买或建设各色各样的系统，但大多缺体系、缺方法、缺制度，从而导致兴高采烈搞系统建设，实际抓耳挠腮推行不开，不得潦草收尾。
本文重点围绕笔者为企业规划与搭建PreMAInt设备健康管理平台的项目实战，探讨企业如何利用设备管理系统打造和完善五大核心设备管理体系。
笔者进行项目时经常听到设备管理人员的“抱怨”：
- 设备故障无规律发生，设备管理人员的“弦”一直紧绷，时常担心设备突发问题；
- 缺乏有效监控工具，“救火式”的事后应急维修有时无法修复问题，打乱生产计划，感觉身上的“锅”更重了；
- 外协设备厂家来协助维修设备，设备好了坏了似乎和设备管理部门没有多大关系；
- 优先生产的情况时有发生，设备超负荷运行，导致设备状态更差，设备管理恶性循环；
- 维修SOP经常找不到、有经验的师傅招不到、新人待不久；
- 要么没系统，要么很多系统：领备件一个系统、看信息一个系统、走流程另一个系统；
- 没有可以量化的评价体系对设备管理进行有效的公平的评价，干得好不好没有数据支撑。
能否用一套设备管理软件来真正满足设备管理部门的需求呢？
从供给侧角度看，目前市面上的设备管理软件，企业应用效果不尽如人意。例如大部分企业在MES里包含了一些设备管理的功能，仅是为了满足保障生产正常进行的故障报修、基础的台账等，不能满足设备数字化工程的专业化、精细化要求。又例如大部分设备管理软件的算法模型积累有限，故障智能诊断能力不足。
市面上常见的设备管理软件
PreMaint设备健康管理平台（以下简称：PreMaint）融合了计划预防维修、TPM(全员生产维修) 和RCM(可靠性为中心的维修)、并且同步支持纠错维修、预测维修以及状态监测维修等设备维修管理理念。以设备台账为基础，以工单的创建、派单、接单、执行、完工汇报、关闭（验收评价）为主线，合理优化安排相关的人、料、物等资源，将传统的被动检修转变为积极主动的预防性维护。通过建立设备管理体系、跟踪记录企业设备维护历史活动的全过程，将维修人员的个人知识转化为企业范围的维修知识库，从而大幅降低设备维护成本，保障生产运行安全，提高生产产出效率。
笔者结合实践逐步拆解PreMaint为企业打造设备管理体系的具体内容。
PreMaint为设备管理打造五大核心体系
图.PreMaint为设备管理打造五大核心体系
1.搭建设备资产基础管理体系
基于设备台账、设备位置与类型树、基础数据库等功能模块，实现设备360度数据管理。
- 建立标准的设备资产信息结构，使设备、运行、维修、备件管理工作一体化；
- 以设备部位为数据对象建立完整的设备技术、管理、作业标准信息库或知识库；
- 设备全寿命周期管理模型的建立，通过设备资产周期费用的采集与分析，定量地评价和分析设备资产的经济价值表现、运行性能、管理工作质量和工作效率,为设备维修、改造与更新决策提供支持；
- 自动集成设备有相关的采购、安装、运行、变动、折旧、维修、保养、润滑、报废等全程管理数据记录，形成包含动态数据在内的完整设备管理档案。
PreMaint构建360度的数字化模型
2.建立标准化检维修的预防维护体系
通过配置设备检维修计划，定义实施过程所需的资源、备件和操作文档，自动定时提醒保养工作，实现运维计划的智能管理。
- 建立故障维修BM、定期维修PM、状态维修CBM、可靠性维修RCM、设备大修、技术改造、委外维修等七种维修类型的综合任务计划处理模型；
- 预防维修标准体系的建立和预防维修管理，维修标准建立、维修周期分析与维修标准项目库建立；
- 维修费用统计分析，维修决策（策略）分析等，实现基于数据的决策模型。
3.实现状态监测与故障智能预警的预测维护体系
基于AI 机理的智能诊断专家系统，通过设备实时监测分析，提前预知设备故障隐患，避免设备意外停机，实现设备的预测性维护。
- 规范的点巡检计划与历史数据预测，及时发现设备隐患；
- 对关键设备状态实时监测，根据设备状态和趋势，判断所处状态；
- 设备长期运行与停机的数据采集和处理，对设备的运行效能进行分析；
- 建立精准的故障诊断模型库，降低主要设备的故障停机率；
- 全面改善设备的技术管理与现场管理状态，使设备管理由被动走向主动。
4.建立基于数据决策的备件管理体系
通过有效的备品备件管理，实现对零件、耗材、部件等精准实时的追溯，提高企业生产力、减少停机时间、减少支出并促进生产运营。
- 建立备件库存预警、采购周期、备件质量分析、多类型仓库统一管理模型，提供库存评价的自学习功能；
- 根据维修任务计划和合理储备及预警，计算分析合理库存水平、在途预达备件数量、预计备件出库数量等，制定备件的补库计划与紧急采购计划，通过严格控制采购计划达到对备件库存控制的目标，为备件采购管理提供科学依据。
- 通过检修工单领取备件，严格避免领取检修工作非相关备件。
5.搭建设备管理评价体系
通过设备维护的全流程跟踪，自动生成图表与报告，维护保养视图化展示，帮助企业实现基于数据驱动的管理决策与设备管理的阶段性评价。
- 搭建从多种维度进行各类数据的统计分析，包括设备角度的MTTR、MTBF、故障率、停机时长等，财务角度的备品备件的消耗和费用，管理角度的工单执行情况、工时统计及人员绩效等管理报表；
- 搭建基于使用者友好的维护保养视图，从时间、设备、人员等维度快速生成计划任务视图；
- 搭建设备的可靠性管理与可靠性评价，设备维护的全流程跟踪与阶段性评价。
工业互联网作为我国推进智能制造的核心抓手，从 2017 年起，就被提升到国家战略的高度并被列为十四五规划。PreMaint是基于设备健康指数驱动的设备智能管理一体化平台，满足企业构建融合的设备数据应用系统，为企业打造设备管理的五大核心体系。
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