工厂设备管理的5大误区与对策！
在智能化制造的大潮下，我省积极主动促进轻工业互互联工程建设，制造业也已经开始积极主动结构调整，自动化、数字化、智能化水准大大降低，各行业领头企业愈来愈重视生产设备的数据收集和炼铁厂互联，设备数据可视化某种程度明显提升。但，绝大多数制造企业尽管耗费重金下马了十分一流的设备，但设备管理保护、人员层次结构整体而言在较高水准：数采基本上靠笔，处置基本上靠人，预测基本上靠猜(实战经验)。能说是买回了轻工业4.0的设备，却沿袭着轻工业2.0的管理。
从设备金融资产经济效益工业生产角度观察，我省制造业的设备综合性工作效率的提升内部空间十分大。据估计，我省绝大部分对数制造业的OEE在40%以内，距发展中国家最少除了30%-40%的提升内部空间。与此同时，许多企业对设备保护和维修保养的系统化管理不如重视，导致极度断电和零配件节约等显性经济损失。在现阶段禽流感压制、自由化情势不确定性进一步增加的形势下，提升设备管理水准能为企业的生存发展，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，是现阶段我省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大坏习惯，并给出了对应的策略建议，希望能帮助企业少走一些弯路。
01设备设施的管理与保护重硬轻软
绝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、保护、服务标准，没有明确要求设备厂商提供数据收集接口和定义设备数据所有权。
根据相关数据估计，目前我省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%，关键设备互联率41%。嵌入式软件、人机界面、数据监测模型、管理平台都是智能化设备的重要组成部分，也都应当是设备管理的范畴。结合笔者进行轻工业互互联相关项目的实战经验来看，设备数据收集受制于轻工业现场协议众多、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。
比如我省许多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预测，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，能为以后设备制程详细数据的收集和工艺、品质的预测优化做好准备。
02设备设施的管理与保护生产为重，不坏不修、不停不管
在绝大部分工厂，特别是对数制造业，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，这导致设备保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断电的经济损失。在设备故障出现初期征兆的时候进行保护，远比导致断电后再维修导致的经济损失和投入成本要小得多。
如下图所示，某机床通过振动预测，能看到10月18日振动加速度峰值触发早期预警阈值，但由于生产计划问题，没有断电保护；10月22日机床主控系统触发故障，不得不断电过10个小时维修和更换轴承，维修后，振动恢复正常水准，但较大经济损失已经导致。
设备管理经历了四个发展历程：从1.0的纠正性保护(CM)，到2.0预防性保护(PM)、3.0的可靠性保护(RCM)、4.0的预测性保护(PHM)，设备设施的管理与保护本质上是以设备健康管理（EHM：EquitmentHealthMangment）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、极度。
我们能通过新技术、新工具，预测积累的基础数据，评估出设备的亚健康状态，提前保护，大大减少设备保护成本。例如，格创东智EHM给设备保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，通过数秒的监测振动，结合内置的频谱预测模型，就能准确、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保护工作，进入良性循环。
03设备问题就是设备部的事情
工厂能通过引入数字化的设备健康管理EHM解决方案，构建全员自主保护维修保养的体系和运转机制。比如某电子厂，通过导入东智EHM，实现了设备的二级标准维修保养体系：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，杜绝原来的杜绝假点检、假巡检问题。与此同时通过扫码报修、数据规则自动报修、保护工单自主抢单、维修效果用户评价、绩效积分竞比等功能和机制，帮助工厂实现TPM的自运转。半年以内时间，帮助工厂降低约20%的极度断电时间。
04设备设施的管理与保护将设备保护当作成本中心忽视了冰山下的经济损失
许多管理者认为设备零故障是不可实现的，企业在遇到困难需要削减成本时，许多情况是拿设备维修费用开刀，甚至提出让维修预算每年递减百分之几的目标。从传统财务角度观察，设备维修资金一般被定义为成本和费用。其实早在30年前，德国召开欧洲维修团体联盟国际会议时，就提出维修——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。维修的投入是设备日常保护所投入的人工费、各类防护费、零配件费，以及设备管理系统的投资。工业生产是什么呢？是避免由于设备保护不足、设备管理不善，带来的设备断电、精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，则容易扼杀设备保护技术和管理体系的改善性投入。
笔者曾经服务过一家大型工厂，设备部要下马EHM项目，实现设备的数据收集和监控，与此同时通过移动化的巡点检，实现设备的报修和保护过程，形成设备的故障树记录。但在核算投入工业生产的时候，却屡屡被财务挑战，过不了关。设备设施的管理与保护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，许多设备改善项目没法下马。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主动性。设备断电一小时的经济损失，要从工厂视角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，工厂许多能改善断电、改善节约、现场精益类的小改小革的项目，都能进行开展，能激发起基层员工的创新积极主动性，也确实能给工厂带来实实在在的经济效益。
在实际操作中还存在一个问题，就是零配件的更换，很大某种程度上掌握在维修工手上，存在着许多人为掌握更换的因素。维修人员大都靠实战经验判别零配件损坏某种程度，对怀疑有故障的零部件，通常为了减少麻烦，即使还能用也会更换成新的，导致产生过度保护的显性节约。这块隐形的经济损失，如果通过构建更精准的零配件寿命管理，能转变成利润。在TCL华星光电，由于绝大部分都是进口件，每年零配件费用就数亿。通过应用东智EHM构建系统化的零配件寿命管理，能针对不同的供应商、不同的批号、不同工况，基于数据对零配件寿命预测管理，每年可节省数千万的费用。
设备保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维修费用的管理与控制，找到以最少的维修费用达到最高的设备可利用率的平衡点。设备设施的管理与保护企业高层管理者应当从投资的角度认识维修和设备管理，实现转变设备管理理念。
05想依赖预测性保护解决问题忽视了基础的数字化工程建设和数据积累
预测性保护一直是轻工业互互联的热门话题，声称通过IoT和AI实现了预测性保护的公司繁多，许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性，交给 预测性保护来解决。但据笔者观察，目前绝大部分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问题。
预测性保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：一是因为许多企业的基础数据还缺乏积累设备设施的管理与保护，比如设备基本上的巡点检、保护维修保养、故障预测记录，都还是散落在各种纸张、Excel中，设备缺乏数字化档案，基本上保护维修保养数据、零配件更换记录、故障和修理数据，包括设备的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；二是许多厂商企图单纯依赖数据预测路径而忽略了设备工程师现有专业知识和实战经验的融入，光靠数学和AI算法容易走入统计陷阱，只是得到了相关性，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、基础保护、维修工单、故障树等这些基本上数字化能力的工程建设。二是针对重点的高价值、断电高经济损失设备，将实战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保护维修的作用，最后还是需要交给人来综合性判断。
总体来看，设备之于工厂，就像枪之于战士。许多设备保护维修技术体系，也确实是从军队武器保护体系发展来的。构建新型的设备管理能力，需要工厂管理者认识到设备是构建工厂核心竞争力的基础，积极主动变革设备管理和作业方式，向数字化、智能化发展。
为了促进工厂设备管理新型能力的工程建设，国家相关部门也已经开始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。
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