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设备管理的回顾与展望

发布时间:2017-06-26 作者:e-works吴星星  来源:e-works
设备是企业最基本的物质基础,设备管理是企业生产管理的一个重要环节,设备状况、维护检修质量、操作水平等都会影响生产的安全稳定长周期运行。

    设备管理的理论和方法的多样化,使得企业在设备有效管理上面临非常大的挑战。如何在既有的各类管理理论和方法的基础上,寻找一种新的方法和途径,将设备管理的知识、技术、方法融合,并将相关的各类因素构建成一个闭环的反馈系统,使设备寿命周期的各个阶段管理都可以按照各自特性有机组合,从而实现设备资产价值的最大化和运行效能的极限化,这是每个企业的管理层都应思考的问题。

    笔者认为,企业可以借助大数据、物联网、移动技术来进一步完善企业的设备管理体系。如何运用大数据、云计算等技术深度挖掘数据价值,让设备管理真正做到有据可依?如何运用图形化处理技术进行可视化的设备管理,查看设备运行状态“一目了然”?如何通过移动终端进行设备管理,让设备管理随心所欲?这些都是企业设备管理人员应该认真思考的问题。

    大数据分析,助力设备管理智能化

    目前企业的设备管理主要存在两点问题,一方面,月度维护计划的依据主要是设备管理人员的经验、现场设备运行过程中的故障现象,以及公司规定的强制保养项目。然而人为经验是有局限性的,缺乏继承性,这就导致了企业的维护计划不能够完全满足设备安全可靠运行的要求,“过修”和“失修”情况并存。另一方面,当设备出现运行异常情况时,如何能够通过对其状态数据的分析判断进而在设备真正发生故障之前能够捕捉到设备的故障征兆,为提前安排停车检修争取到更长的时间,也是企业一直面临的难题。

    目前市面上已有一些商业的设备全生命周期管理预知维修系统推出,可以从现场设备状态监测系统和实时数据库系统中获取温度、压力、流量等数据。设备全生命周期预知维修系统主要有四种类型:基于规则的故障诊断、基于案例的故障诊断、设备状态劣化趋势预测、部件剩余寿命预测。

     获取设备的压力、温度等数据

    获取设备的压力、温度等数据

    将大数据应用于设备管理好处颇多。首先,大数据具有规模性、高速性、多样性的特点,运用大数据对设备运行过程中性能数据采集、分析,并利用相关软件系统检测、分析设备数据,最终确定设备运行的状态模型,为设备采购、使用、维修、轮换做定量分析;其次,还可运用大数据对设备进行连续监测,合理确定设备使用寿命,以达到设备费用最经济、设备综合产能最高的理想目标。

    物联网技术,实现设备管理可视化

    物联网技术,尤其是工业物联网技术,将企业的设备台账及资产数据库与设备绑定,实现设备管理的可视化,使用户能够快速找到相应的设备,以及查看设备对应的现场位置、所处环境、关联设备、设备参数等真实情况。

   设备运行状态一目了然

    设备运行状态一目了然

    笔者整理了通过运用物联网技术,解决了的设备管理的一些难题,如设备在线信息采集与监控、异常报警处理、远程控制等管理。

    采集与监控:对设备的温度、湿度、转速、振动、开关等实时信息进行采集和分析,当工作条件出现异常时,可及时显示、报警。

    异常报警处理:一种是事故报警,包括非操作引起的断路器跳闸和保护装置动作信号;另一种是普通报警,包括一般设备状态变化、遥信状态异常信号、节点或链路状态、遥控操作、保护操作、电压合格率、小电流接地选线等功能中的报警。

    远程控制:可实现远程控制设备的启停、调整等,同时能在环境非正常的情况下自动或远程人为地控制各种环境调节设备(如空调、通风设备等),使工作环境恢复正常。

    移动技术,让设备管理简单化

    在目前的企业生产管理中,被动的救火式设备管理的比例远高于主动式的预防性设备管理,原因在于很多企业只能在设备现场查看设备故障的原因,一旦在非工作时间发生问题,往往只能停机处理,这给企业造成了巨大的经济损失,也不利于发挥设备的综合效能。

  手机实时查看设备运行状态  

    手机实时查看设备运行状态

    移动技术应用于设备管理,管理人员可以实现随时随地查看设备运行状态。一旦收集到设备故障消息,设备管理人员可以准备下达维修任务于维修人员,做到及时、精准维修,减少因中间信息流转不畅或维修人员分配不合理而造成的时间浪费,有效的减少因设备停机给企业带来的损失。

    总之,在智能制造时代,传统设备管理模式优势已不断减弱并难以为继,企业必须改变旧有的设备管理理念,不断拥抱新技术,开展设备管理体系、管理机制、管理模式、管理手段、管理文化的一系列创新,以打造设备管理发展新引擎,不断破解现有设备管理的工作难题,持续提升设备管理质量和效益。

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