在全球智能制作的浪潮下，我国制作业积极晋级转型，自动化、数字化、网络化水平大大进步，出产设备日益走向集成化、智能化，设备数据可视化程度进步、操作更加简略。但随同而来的是设备的保护修补难度加大、保护本钱进步，设备保护保养的效果也越来越凸显。
未来工厂会是什么景象呢？笔者在高端制作的代表企业TCL华星光电看到，出产现场就两类人：设备保护人员，工程技能人员。工艺都被固化到了软件系统中，我们都在电脑上监控和操作设备参数、工艺参数。操作人员经过东智设备健康办理软件，对设备进行移动化巡点检、远程协同运维、振荡监控剖析和设备猜测保护等。但在其他更多的企业咱们看到，企业花费巨资上马了十分先进的设备，而设备的办理保护、人员知识结构，仍停留在传统层面：数采根本靠笔，处理根本靠人，剖析根本靠猜(经历)。能够说是买来了4.0的设备，连续着1.0的办理。
在设备资产的效益产出上，咱们看到，我国制作业的设备综合效率的提升空间巨大。据计算，我国大部分离散制作业的OEE在60%~70%之间，距离发达国家至少还有10%的提升空间。一起，许多工厂对设备保护和保养的精细化办理不行注重，这当中形成的反常停机和备件糟蹋等隐性丢失，更是巨大的糟蹋。在当时疫情冲击、全球化形势不确定性进一步增加的形势下，这些效益改进空间，都能够为企业的生存、增强竞争力提供名贵的机会。
怎么构建面向新式设备的办理才能，是当时制作业面临的一个问题和挑战。在这个进程中，咱们总结了我们常常存在的5个误区，希望能够协助企业少走一些弯路。
榜首，重硬轻软。
大部分企业新建工厂或许新购买的设备，只注重硬件的验收交接，忽视了软件的保护保养、校准规范，没有明确要求设备数据收集接口和设备数据所有权的诉求。依据工信部相关数据最新计算，现在我国企业出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、办理渠道都是新式设备的重要组成部分，都应是新式设备办理的范畴。从笔者进行工业互联网相关项目的经历看，设备的数据收集受制于工业现场协议许多、原厂不开放不支持、设备数据不确权等原因，设备数采仍然是出产现场数字化推动中本钱最高的组成部分之一。
因此，工厂在设备采购环节就提早考虑，将相关要求参加商务条款，能够为以后设备制程详细数据的收集和剖析优化做好预备。
第二，出产为重，不坏不修、不停不管。
在大部分工厂，特别是离散制作业，都是出产是老大，设备只是保证部门，只要还能运转，就不会停产，这导致设备保护改进的时刻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，是由于没有从工厂端到端视角看设备停机的丢失。在设备初期征兆的时分介入保护，远比形成停机后再保护，形成的丢失和投入本钱要小的多。如下图，经过振荡剖析，能够看到10月18日振荡加速度峰值触发前期预警阈值，但是由于出产计划问题，没有停机保护；10月22日机床主控系统触发毛病，不得不停机过10个小时修理和替换轴承，修理后，振荡恢复正常水平，但巨大丢失现已形成。
从设备办理大体经过的4个首要阶段来看，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的猜测性保护(PHM)，实质上都是以设备健康办理（EHM）为中心，从“治已病”到“治未病”的进化进程。经过EHM，设备健康状况不再是被简略的划分为正常、反常。咱们能够经过新技能、新东西，剖析堆集的基础数据，评价出设备的亚健康状况，此时提早介入能够大大减少设备保护本钱。例如，东智设备办理软件给工程师装备带有振荡传感器的智能点检仪，就像给医师配了“智能听诊器”相同，经过数秒的监测振荡频谱，结合内置的频谱剖析模型，就能够准确、快速的判断出设备健康状况、毛病征兆原因，对毛病辅助诊断起到严重效果。这样设备人的职责从本来的坏了修理，更多的转向怎么保证设备健康运转的专业维保保护工作，进入良性循环。
第三，设备问题便是设备部的事情。
虽然TPM现已推行了多年，但许多办理者观念和行动上，仍是以为设备出了问题，便是设备部的事情，导致出产部门对设备的毛病不关心，对影响产量、质量的设备保护不注重。设备保护工程师也往往低位置、低薪酬，自嘲为看门狗和替罪羊：在年节假日，他人能够歇息，他们却不能离开，由于这正是修理设备的好时机；但凡出了问题，无论是设备停机，出产停产，仍是质量、安全、环境等事端，都与设备相关，设备办理者简直永久坐在被告席上，不断受到责备。企业高层想到设备修理办理部门，往往是在不愉快的时分。为此，整个设备部成了优秀的人最不愿意去的当地。这种恶性循环现象，需求出产办理者身体力行树立正确的设备办理理念，构建出产为主体的全员自主维保系统。只要出产部门办理者注重起来了，全体出产设备操作者才干改动对设备漠不关心的情绪，才干有用进行设备保养。而这个光靠设备部是玩不转的。
企业能够经过引入先进的设备健康办理软件，构建全员自主保护保养系统，完成操作工的日常自主点检和保养、设备部的专业点检、设备毛病扫码报修、扫码保护、维保工单自主抢单、修理效果用户评价、绩效竞比等功能和机制，协助工厂完成TPM的自运转。
第四，将设备保护作为本钱中心，忽视了冰山下的丢失。
许多办理者以为设备零毛病是不行完成的，企业在遇到困难需求削减本钱时，许多情况是拿设备修理费用开刀，乃至提出让修理预算每年递减百分之几的目标。从传统财政角度看，修理所消耗的资金一般被界说为本钱和费用。早在30年前，德国威式巴登举行欧洲修理集体联盟国际会议时，就提出“修理——为了未来的出资“的主题。作为出资，就需求有明晰的投入产出。修理的投入是设备日常保护所投入的人工费、各类防护费、备件费、设备办理相关系统。产出是什么呢？由于设备保护不足、设备办理不善，带来的设备停机、精度或许质量缺陷带来的丢失。如果对这些丢失的价值误判，则简单扼杀设备保护技能和办理系统的改进性投入。
笔者从前服务过一家大型工厂，设备部要上马EHM项目，完成设备的数据收集和监控，一起经过移动化的巡点检，完成设备的报修和保护进程，形成设备的毛病树记载。在核算投入产出的时分，屡次被财政挑战，过不了关。他们理解降低设备停机1小时的价值，仅仅是这1小时涉及到的职工的人工本钱。这样算下来，价值产出太低，许多设备改进项目无法上马。而且这样的项目价值核算规范，直接打压了工厂精益革新的积极性。设备停机一小时的丢失，要从工厂视角端到端的去衡量全体，这里面其实包括了产能丢失的机会本钱，即1小时的产品产值丢失，才是这个工厂真正的丢失。这样算下来，工厂许多能够改进停机、改进糟蹋、现场精益类的小改小革的项目，都能够得到了合理的展开，能激发起底层职工的立异积极性，也确实能给工厂带来实实在在的效益。
在实际操作中还存在一个问题，便是备件的替换很大程度上把握在修理工手上，存在着许多“人为把握”替换的要素。修理人员大都靠经历判别备件损坏程度，对置疑有毛病的零部件，通常为了减少背责、或降低工作难度，即使还能够用也会替换成新的，或许存在过度保护的隐性糟蹋。比如在TCL华星光电，由于大部分都是进口件，每年备件费用就近十亿，经过东智设备健康办理软件构建精细化的备件生命周期办理，每年节省数千万的费用。
从以上这些视角看，设备保护工作由曩昔的着重为出产服务，追求较高的设备完好率目标改变到以企业的经济效益为中心，要求设备办理工作注重修理费用的办理与控制，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。企业的高层办理者如果能够从“出资”的角度知道修理和设备办理，将是十分名贵的办理立异和理念改变。
第五，想依靠“猜测性保护”解决问题，忽视了基础的数字化建设和数据堆集。
“猜测性保护”一直是工业互联网的热门话题。近年来，声称经过物联网和AI完成了猜测性保护的公司繁多，吊足了我们的食欲，企业希望将自己的设备办理难题，交给 “猜测性保护”。但据笔者调查，现在大部分仍是概念和实验性项目，不具有可解释性,可验证性、可仿制性也十分差。时至今日，单纯打着大数据和AI的猜测保护计划，热度正在降低。
猜测性保护解决计划的施行进程比料想中困难，是由于妄图单纯从数据中提取可解释的工业机理逻辑，难度远超想象。这里首要两个原因：一是由于许多企业的基础数据还缺少堆集，比如设备根本的巡点检、保护保养、毛病剖析记载，都仍是散落在各种纸张、Excel中，设备缺少数字化档案，根本保护保养数据、备件替换记载、毛病和修补数据，最首要的是，设备的毛病特征数据还没有结构化的堆集，就不行能完成模型的训练和验证。二是许多厂商单纯得依靠数据剖析路径而疏忽了设备工程师现有专业知识和经历的融入，光靠数学和AI算法等简单走入计算陷阱而不简单得出理想、可解释的猜测模型。
总的来看，设备之于工厂，就像枪之于战士。许多设备保护修理技能系统，也确实是从军队武器保护系统开展来的。构建新式的设备办理才能，需求工厂办理者，知道到设备之于工厂中心竞争力的基础性，积极革新促使设备办理和作业方法，向数字化、智能化开展。依据Gartner猜测，到2022年，60%以上的设备，将完成根据数据的智能运维方法，设备智能化办理和运维才能将会是衡量一个工厂中心竞争力的重要标志。最近国家有关部门也正在起草和制定设备办理的国家规范、才能成熟度评价框架，将会对指导企业加强新式设备办理才能起到指引和促进效果。
