新形势下工厂设备管理的五大误区及对策设备数据可视化明显提升，操作更简单。但伴随而来的是设备维修保养难度大，维护成本增加，设备维修的作用越来越突出。但在很多企业，我们看到企业花费巨资购买了非常先进的设备，而设备的管理和维护以及人员的知识结构还停留在传统层面：数据采集基本靠笔，处理基本靠笔。靠人，分析基本上靠猜测（经验）。可以说是买了4.0的设备，延续了1.0的管理。从装备资产效益输出看，我国制造业装备综合效率提升空间巨大。据统计，我国大部分离散制造业OEE在60%左右，比发达国家至少高出10%-20%。同时，很多工厂对设备维护保养的精细化管理不够重视。非正常停机和备件浪费造成的隐性损失更是巨大的浪费。在当前疫情影响和全球化形势不确定性进一步增加的情况下，这些利好可以为企业生存和提升竞争力提供宝贵的机会。图：离散制造业OEE现状评估如何构建新设备的管理能力，是当前制造业面临的问题和挑战。在这个过程中，我们总结了人们常有的五个误区，并给出了相应的战略建议，希望能够帮助企业少走一些弯路。首先，大多数公司专注于硬件而不是软件。大多数企业新建厂房或新购置设备，只注重硬件的验收和交接，忽视软件的维护和校准标准。对设备数据采集接口和设备数据归属没有明确要求。据工信部最新统计，我国生产装备平均数字化率47%，关键工序数控化率51%，关键设备网络化率41%。嵌入式软件、人机界面、数据监控模型、管理平台等都是新设备的重要组成部分，应纳入新设备管理范畴。从笔者在工业互联网相关项目的经验来看，设备的数据采集受制于很多工业现场协议，原厂不开放不支持，设备数据不确定权限。设备数据采集仍然是生产现场数字化推进中成本最高的环节。组成部分之一。比如在我国很多SMT生产线中，贴片机本身精度高，节拍快，良品率在99%以上。单纯靠人工调试是很难改进的。许多工厂期望能够实时采集和分析贴片机的数据，解决自动调用和接收材料的问题，改善材料抛料的问题。但是，目前数万的数字挖矿牌照费让很多工厂望而却步。因此，工厂在设备采购过程中提前考虑，在业务条款中增加相关要求，为日后对设备制造过程的详细数据进行收集、分析和优化做准备。第二，生产是重中之重，不管是不坏不修，都不会停。在大多数工厂，尤其是离散制造行业，生产是老大，设备只是保障部门。只要还能开工，就不会停产。维护和改进的时间和资金投入严重不足，设备部门也陷入处处救火、举步维艰的被动恶性循环。原因是因为没有端到端的工厂视角来查看设备停机造成的损失。在设备出现初期介入维护远远少于停机后的维护，损失和投资成本要小得多。如下图，通过对某机床的振动分析可以看出，10月18日的振动加速度峰值触发了预警阈值，但由于生产计划问题，没有停机检修；10月22日，机床主控系统出现故障，不得不停机10天。维修和更换轴承的时间，维修后振动恢复正常，但造成了巨大的损坏。图：大多数机械故障都可以通过振动分析进行监测。从设备管理的四个主要阶段来看，从1.0的纠正性维护（CM），到2.0的预防性维护（PM），以及3.0的可靠性维护（RCM），4.0的预测性维护（PHM），本质上都是以设备为中心健康管理（EHM），是从“治病”到“防病”的演变过程。通过EHM，设备健康状态不再简单分为正常和异常。我们可以利用新技术、新工具，对积累的基础数据进行分析，评估设备的亚健康状态。这时，及早介入可以大大降低设备维护成本。例如，东智EHM为设备维修工程师配备了带有振动传感器的智能点检仪，就像给医生配备了“智能听诊器”一样。通过数秒的振动频谱监测，结合内置的频谱分析模型，可以准确、快速判断设备的健康状态和故障征兆的原因，对辅助故障诊断具有重要作用。这样，设备人员的责任就从原来的破损维修，转移到如何保证设备健康运行的专业维护工作上，进入良性循环。第三，设备问题是设备部门的事。虽然TPM已经实施多年，但很多管理人员仍然认为设备问题是设备部门的事。结果，生产部门不关心设备故障。不重视影响产量和质量的设备维护。设备维修工程师也往往地位低下，工资低，他们自嘲是看门狗和替罪羊：节假日，别人可以休息，自己却不能走，因为这是维修设备的好时机；停产或质量事故都与设备有关，几乎都是设备人员的责任。为此，整个装备部成了优秀的人最不想去的地方。这种恶性循环现象要求生产管理者树立正确的设备管理理念，建立以生产为主体的全员自主维护保养制度。只有生产部门的管理人员重视起来，所有的生产设备操作人员才能改变对设备的冷漠态度，有效地对设备进行维护保养。而这可不是装备部一个人能做到的。工厂通过引入EHM设备健康管理解决方案，构建全员自主维护体系，实现操作人员日常自主巡检维护、设备部门专业巡检、设备故障扫码维修、扫码维修、维护工自主抢单、用户评价维护效果、绩效竞赛等功能和机制，帮助工厂实现TPM的自主运营。第四，将设备维修视为成本中心，忽略冰山下的损失。许多管理者认为设备零故障是不可能实现的。每年将维护预算减少几个百分点的目标。从传统的财务角度来看，维修所消耗的资金一般被定义为成本和费用。事实上，早在30年前，德国举办的欧洲维修集团联盟国际会议就提出了“维修——为未来投资”的主题。作为一项投资，它需要有明确的投入和产出。维护投资是指投入于设备日常维护保养的人工成本、各种保护成本、备件成本、设备管理相关系统等。输出是什么？是由于设备维护保养不到位、设备管理不善而造成的设备停机、精度或质量缺陷造成的损失。如果错误判断这些损失的价值，很容易扼杀设备维修技术和管理体系的改进投资。笔者曾服务于一家大型工厂，设备部门准备启动EHM项目，实现设备的数据采集和监控。同时，通过移动巡检，实现设备的维修保养流程，形成设备故障树记录。在计算投入和产出的时候，我屡屡受到财务的挑战，都过不了关。他们明白减少设备停机时间1小时的价值，但只是这1小时所涉及的员工的人工成本。这样算下来，价值产出太低，很多装备改良项目都无法启动。而且，这样的项目价值核算标准，直接压制了工厂精益创新的积极性。设备停机一小时的损失，应该从工厂的角度进行端到端的衡量，实际上包括了产能损失的机会成本，即产品产值损失一小时才是真正的损失工厂。这样一算，厂内改善停机、改善浪费、现场学习等诸多小改造项目都可以合理开展，能够激发基层员工的创新积极性，确实能给工厂带来实实在在的效益。.在好处。实际操作中也存在一个问题，即备件的更换很大程度上掌握在维修人员手中，“人控”更换的因素较多。大多数维修人员依靠经验来判断备件的损坏程度。对于疑似有故障的零件，通常为了减轻责任或降低工作难度，即使还能用，也会更换新的。过度维护可能存在隐性浪费。比如在TCL华星光电，由于大部分零部件都是进口的，每年的备件成本高达数亿。通过东智设备健康管理EHM，构建精细化的备件生命周期管理，通过数据追踪备件的实际可运行周期。节省数千万成本。从以上几个方面来看，设备维修工作已经从过去强调为生产服务，追求更高的设备完好率指标，转变为以企业经济效益为中心。要求设备管理工作重视维护费用的管理和控制。维护成本达到最高设备可用性的平衡点。如果企业高层管理人员能够从“投资”的角度去理解维护和设备管理，将是非常有价值的管理创新和观念转变。图：设备管理的本质是寻找最佳维修平衡点五、想靠“预见性维修”解决问题，忽视基础数字化建设和数据积累“预见性维修”一直是业界的热门话题互联网，自称通过物联网和AI实现了预测性维护的企业有很多，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，这些项目大多仍以概念性和实验性居多，在可解释性、可验证性和可复制性方面存在问题。预测性维护的实施比想象的要困难，因为单纯依靠数据提取来解释工业机制逻辑比想象的要困难得多。这里主要有两个原因：一是很多企业的基础数据还缺乏积累，比如设备的基础巡检、维护保养、故障分析记录，还散落在各种纸张和Excel中，设备缺少数字文件。没有维修数据、备件更换记录、故障维修数据，包括设备故障特征数据的结构化积累，就无法实现模型训练和验证。其次，很多厂商试图单纯依靠数据分析路径，而忽略了设备工程师现有专业知识和经验的整合。单靠数学和AI算法很容易陷入统计陷阱。因果关系的预测模型。一般来说，设备之于工厂就像枪支之于士兵。许多装备维修技术体系确实是从军事武器维修体系发展而来的。构建新型设备管理能力，需要工厂管理者认识到设备对工厂核心竞争力的根本性，积极转变设备管理和运营方式，向数字化、智能化发展。据Gartner预测，到2022年，60%以上的设备将实现数据化智能运维，设备的智能化管理和运维能力将成为衡量一个工厂核心竞争力的重要指标。近期，工信部有关部门也在起草制定设备管理国家标准和能力成熟度评估框架，这将对引导企业加强新设备管理能力起到引导和推动作用。
