新形势下工厂设备管理的5大误区

问题与挑战：随着设备自动化、数字化水平的提高，工厂亟需构建新型设备的管理能力。

在全球智能制造的浪潮下，我国制造业积极升级转型，自动化、数字化、网络化水平大大提高，生产设备日益走向集成化、智能化，设备数据可视化程度提高、操作更加简单。但伴随而来的是设备的维护修理难度加大、维护成本提高，设备维护保养的作用也越来越凸显。

未来工厂会是什么景象呢？在高端制造的代表企业TCL华星看到，生产现场就两类人：设备维护人员，工程技术人员。工艺都被固化到了软件系统中，大家都在电脑上监控和操作设备参数、工艺参数。操作人员通过东智设备健康管理应用，对设备进行移动化巡点检、远程协同运维、振动监控分析和设备预测维护等。但在其他更多的企业我们看到，企业花费巨资上马了非常先进的设备，而设备的管理维护、人员知识结构，仍停留在传统层面：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4.0的设备，延续着1.0的管理。

TCL华星现场设备和工艺巡检

在设备资产的效益产出上，我们看到，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60%~70%之间，距离发达国家至少还有10%的提升空间。同时，很多工厂对设备维护和保养的精细化管理不够重视，这当中造成的异常停机和备件浪费等隐性损失，更是巨大的浪费。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，这些效益改善空间，都可以为企业的生存、增强竞争力提供宝贵的机会。

图：离散制造业OEE现状评估

如何构建面向新型设备的管理能力，是当前制造业面临的一个问题和挑战。在这个过程中，我们总结了大家常常存在的5个误区，希望可以帮助企业少走一些弯路。

第一，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，忽视了软件的维护保养、校准标准，没有明确要求设备数据采集接口和设备数据所有权的诉求。根据工信部相关数据最新统计，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、管理平台都是新型设备的重要组成部分，都应是新型设备管理的范畴。从工业互联网相关项目的经验看，设备的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成本最高的组成部分之一。

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分析优化做好准备。

第二，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，设备部也陷入了四处救火、穷于应付的被动恶性循环。究其原因，是因为没有从工厂端到端视角看设备停机的损失。在设备初期征兆的时候介入维护，远比停机后再维护，造成的损失和投入成本要小的多。如下图，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，但巨大损失已经造成。

图：通过振动分析可以监测大部分机械故障

从设备管理大体经过的4个主要阶段来看，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)，本质上都是以设备健康管理（EHM）为中心，从“治已病”到“治未病”的进化过程。通过EHM，设备健康状态不再是被简单的划分为正常、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，此时提前介入可以大大减少设备维护成本。例如，东智设备管理应用给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频谱，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，对故障辅助诊断起到重大作用。这样设备人的职责从原来的坏了维修，更多的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/2020/0803/476.html