设备管理的5大误区与对策
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引进了非常先进的设备，但设备管理维护、人员知识结构仍停留在较低水平：数据采集基本靠笔，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。
从设备资产经济效益工业生产角度观察，我国制造业的设备综合效率的提高内部空间巨大。据估计，我国大部份对数制造业的OEE在40%左右，距离发达国家至少还有30%-40%的提高内部空间。同时，很多企业对设备维护和保养的系统化管理不够重视，导致异常断电和备件节约等隐性经济损失。在当前禽流感冲击、自由化情势不确定性进一步增加的形势下，提高设备管理水平能为企业的生存发展，提高竞争力带来可贵的机会。
如何构筑面向全国新型设备的管理能力，是当前我国制造业面临的一个难题和挑战。为此，我们总结了制造业企业存在的5大误区，并得出了对应的策略建议，希望能帮助企业少走一些急弯。
01、重硬白眉林
大部份企业增建工厂或者新购买的设备，只重视硬体的环评平稳过渡，忽略了软件系统的运行、维护、服务标准，没有特别强调设备供应商提供数据收集USB和表述设备数据使用权。设备管理
根据有关数据估计，目前我国企业生产设备的数字三成平均为47%，关键性工艺技术的电机三成51%，关键性设备互联率41%。PDP软件、设计模式、数据监控模型、管理平台都是智能化设备的重要组成部份，也都应当是设备管理的专业领域。结合笔者展开轻工业互互联有关项目的经验来看，设备数据收集受限于轻工业现场协议众多、原装不开放不支持、设备数据不流转等原因，设备数采仍然是生产现场数字化推进中最大的关键性点之一。
比如我国很多SMT生产线，贴片机本身精确度很高、鼓点很快、良品率也都在99%以上了，单纯靠纯手工增容，很难再提高了。很多工厂期许能将贴片机的数据动态数采和分析，解决自动叫料、接料难题，明显改善抛料难题。但目前数十亿数百的数采license费用，让很多工厂却步。
因此，工厂在设备采购各个环节就提前考虑，将有关要求加入商务人士条文，能为以后设备晶片详细数据的收集和工艺技术、产品品质的分析优化做好准备。
02、生产为先，没错Masevaux、不停不管
在大部份工厂，特别是对数制造业，都是生产是老大，设备只是程异，只要设备还能运行，就不会关停，这导致设备维护明显改善的时间和项目投资严重不足，设备部也陷入四处灭火、穷于应对的消极恶性循环。其原因，是因为企业没有从工厂端到端视点看设备断电的经济损失。在设备机械故障出现初期预兆的时候展开维护，相比而言导致断电后再修理导致的经济损失和投入成本要小得多。设备管理
如下图所示，某机床通过振动分析，能看到10月18日振动加速度峰值触发早期预警阈值，但是由于生产计划难题，没有断电维护；10月22日机床主控系统触发机械故障，不得不断电过10个小时修理和更换轴承，修理后，振动恢复正常水平，但较大经济损失已经导致。
我们能通过新技术、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，给设备维护工程师配备带有振动传感器的智能化点检仪，就像给医生配了智能化听诊器一样，通过数秒的监控振动，结合内置的频谱分析模型，就能准确、快速的判断出设备健康状态、机械故障预兆原因，对设备工程师机械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。设备管理
03、设备难题就是设备部的事情
虽然TPM已经推行了多年，但很多管理者观念和行动上，还是认为设备出了难题，就是设备部的事情，导致生产部门对设备的机械故障不关心，对影响产量、质量的设备维护不重视。设备维护工程师也往往因为地位低、薪酬低，自嘲为看门狗和替罪羊：节假日，别人能休息，他们却不能离开，因为这正是修理设备的好时机；凡是出了难题，无论是设备断电，生产关停，还是质量事故，都会与设备有关，设备人员几乎永远是背锅侠。设备部成了优秀人才最不愿意去的地方。这种恶性循环现象需要生产管理者身体力行，树立正确的设备管理理念，构筑生产为主体的全员自主维保体系。只有生产部门管理者重视起来了，生产设备操作者才会改变对设备漠不关心的态度，才能有效展开设备保养。这个光靠设备部是玩不转的。
工厂能通过引入数字化的设备健康管理解决方案，构筑全员自主维护保养的体系和运行机制。比如某电子厂，通过导入设备健康管理解决方案，实现了设备的二级标准保养体系：工位操作工的日常自主点检维保、设备工程师的专业点检维保，通过NFC、移动化APP、照片水印、图像比对等技术，杜绝原来的假点检、假巡检难题。同时通过扫码报修、数据规则自动报修、维护工单自主抢单、修理效果用户评价、绩效积分竞比等功能和机制，帮助工厂实现TPM的自运行。半年左右时间，帮助工厂降低约20%的异常断电时间。设备管理
04 、将设备维护当作成本中心
很多管理者认为设备零机械故障是不可实现的，企业在遇到困难需要削减成本时，很多情况是拿设备修理费用开刀，甚至提出让修理预算每年递减百分之几的目标。从传统财务角度观察，设备修理资金一般被表述为成本和费用。其实早在30年前，德国召开欧洲修理团体联盟国际会议时，就提出修理——为了未来的投资的主题。作为投资，就需要有清晰的投入工业生产。修理的投入是设备日常维护所投入的人工费、各类防护费、备件费，以及设备管理系统的投资。工业生产是什么呢？是避免由于设备维护不足、设备管理不善，带来的设备断电、精确度或者质量缺陷带来的经济损失。如果对这些经济损失的价值误判，则容易扼杀设备维护技术和管理体系的明显改善性投入。
笔者曾经服务过一家大型工厂，设备部要上马设备健康管理解决方案项目，实现设备的数据收集和监控，同时通过移动化的巡点检，实现设备的报修和维护过程，形成设备的机械故障树记录。但是在核算投入工业生产的时候，却屡屡被财务挑战，过不了关。他们理解降低设备断电1小时的价值，仅仅是这1小时涉及到的员工的人工成本。这样算下来，价值工业生产太低，很多设备明显改善项目没法上马。这样的项目价值核算标准直接打压了工厂精益革新的积极性。设备断电一小时的经济损失，要从工厂视点端到端的去衡量整体，这里面其实包括了产能经济损失的机会成本，即1小时的产品产值经济损失，才是这个工厂真正的经济损失。这样算下来，工厂很多能明显改善断电、明显改善节约、现场精益类的小改小革的项目，都能展开开展，能激发起基层员工的创新积极性，也确实能给工厂带来实实在在的经济效益。设备管理
在实际操作中还存在一个难题，就是备件的更换，很大程度上掌握在修理工手上，存在着很多人为掌握更换的因素。修理人员大都靠经验判别备件损坏程度，对怀疑有机械故障的零部件，通常为了减少麻烦，即使还能用也会更换成新的，导致产生过度维护的隐性节约。这块隐形的经济损失，如果通过构筑更精准的备件寿命管理，能转变成利润。
设备维护工作由过去强调为生产服务，追求较高的设备完好率指标转变到以企业的经济经济效益为中心，要求设备管理工作重视修理费用的管理与控制，找到以最少的修理费用达到最高的设备可利用率的平衡点。企业高层管理者应当从投资的角度认识修理和设备管理，实现转变设备管理理念。设备管理
05 、想依赖预测性维护解决难题
预测性维护一直是轻工业互互联的热门话题，声称通过IoT和AI实现了预测性维护的公司繁多，很多工厂也期许将自己对设备机械故障的不确定性，交给 预测性维护来解决。但据笔者观察，目前大部份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难题。
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轻工业机理逻辑，难度远超想象。
主要有两个原因：一是因为很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、机械故障分析记录，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、机械故障和修理数据，包括设备的机械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；二是很多供应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，只是得到了有关性，不容易得出可解释、可预测的因果性模型。所以我们建议工厂一是要重视设备数字化档案、基础维护、修理工单、机械故障树等这些基本数字化能力的建设。二是针对重点的高价值、断电高经济损失设备，将经验模型和数据模型结合建模，而且模型的输出，目的是起到辅助人员维护修理的作用，最后还是需要交给人来综合判断。设备管理
体来看，设备之于工厂，就像枪之于战士。很多设备维护修理技术体系，也确实是从军队武器维护体系发展来的。构筑新型的设备管理能力，需要工厂管理者认识到设备是构筑工厂核心竞争力的基础，积极变革设备管理和作业方式，向数字化、智能化化发展。根据Gartner预测，到2022年，60%以上的设备将实现基于数据的智能化运维方式，设备智能化化管理和运维能力将会是衡量一个工厂核心竞争力的重要标志。
为了促进工厂设备管理新型能力的建设，国家有关部门也正在起草和制定设备管理的国家标准、能力成熟度评估框架，这将会对指导企业加强设备管理能力起到重要指引和促进作用。
工欲善其事必先利其器！给大家推荐一款非常好用的设备管理系统，不仅免费使用（50人以下用户数、在5W数据量以内能免费使用），而且操作简单，容易上手还支持电脑手机同步使用。有助于提高产产品品质量，提生产效率和企业管理水平与交付能力，是企业安全生产的保证，更是提高企业经济经济效益的基础！
