云维保干货分享：工厂设备管理的5大误区！

云维保干货分享：工厂设备管理的5大误区！

随着科学技术的发展，现代设备不断向自动化、密集化、智能化的方向发展，但是，多数制造企业虽然花费巨资上马了非常先进的设备，但设备管理维护、人员知识结构仍停留在较低水平：数采基本靠笔、处理基本靠人、分析基本靠猜（经验），造成异常停机和备件浪费等隐性损失。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。

今天云维保设备全生命周期管理专家，结合长期实践经验，总结了大部分企业在设备管理方面存在的5大误区，并利用云维保·工厂维保SaaS服务，给大家提出了一些实质性的对策建议，帮助企业构建面向新型设备的管理能力，提升设备运营绩效，为企业的生存发展，提升竞争力带来宝贵的机会。

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，忽视了软件系统的运行、维护、服务标准，没有明确要求设备厂商提供数据采集接口和定义设备数据所有权。

根据相关数据统计，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为51%，关键设备联网率为41%。嵌入式软件、人机界面、数据监测模型、管理平台都是智能设备的重要组成部分，也都应当是设备管理的范畴。设备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最大的痛点之一。

二、生产为重，不坏不修、不停不管

大部分工厂，特别是离散制造业，设备只是保障部门，只要设备还能运转，就不会停产，这导致设备维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停机的损失。若在设备故障出现初期征兆的时候就立即进行维护，远比造成停机后再维修造成的损失和投入成本要小得多。

设备管理经历了四个发展历程：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)，本质上是以设备健康管理（EHM：EquitmentHealth Mangment）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、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，提前维护，大大减少设备维护成本。

云维保·工厂维保SaaS服务与云维保Mbox设备听诊相结合，监测设备的早期故障，提前预测设备故障，指导专业人员进行维护，大大降低了设备停机风险，提高了企业生产设备的稼动率。

云维保Mbox设备听诊的振动传感器，通过采集探测光纤沿线的振动信号，实现对高价值重要设备的健康度监测与预测性维护，满足全天候、预测性维护为主的7×24小时防护监控需求，为设备状态监测和故障诊断提供了有力的判断依据。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。

三、设备问题就是设备部的事情

虽然TPM已经推行了多年，但许多管理者观念和行动上，还是认为设备出了问题，就是设备部的事情，导致生产部门对设备的故障不关心，对影响产量、质量的设备维护不重视。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，构建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，才能有效进行设备保养。光靠设备部是很难做好设备维保工作的，这不应该是一个部门的事情，而应该是全员都关注的事情。

那么，我们该如何解决设备管理问题呢？

设备的管理最终还是人员的管理，为达到设备的科学管理。

1、需要配备专业化的维修维护管理人员。

2、充分调动人的积极性和创造性，发挥各级设备操作人员的积极性和主动性，以切实可行的制度做保障，将设备维护管理全员化。

3、必须岗位分明，职责分明，云维保·工厂维保SaaS服务帮助企业实行成员管理制度。按照谁使用谁主管谁负责维护保养的理念，不能一台设备多人管理，多人管理就等于没人管理。改变设备维修维护只是单一维护人员的传统管理理念，提高设备使用人员对设备维护的认识，有效发挥科学管理的手段，从而达到设备管理的最佳效果。

四、将设备维护当作成本中心

管理者认为设备零故障是不可能实现的，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。从传统财务角度看，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产出。维修的投入，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。维修的产出，是避免由于设备维护不足、设备管理不善，带来的设备停机、精度或质量缺陷带来的损失。

如果对这些损失的价值误判，则容易扼杀设备维护技术和管理体系的改善性投入，这不仅仅涉及到了员工的人工成本，还会给整个工厂的产品产值造成严重的影响。

比如，某注塑件（一出四）的标准注塑成型周期时间为28秒，如果实际注塑周期时间延长到32秒，以一天生产时间为20个小时计算，其经济效益分析的结果如下：

标准日产量为：20×4×(3600÷28)＝10285 pcs.

实际日产量为：20×4×(3600÷32)＝9000 pcs.

一天的产量就会减少1285pcs.，就相当于一天减少2.5小时的生产时间，生产该胶件的制造成本就会增加（2.5÷20）×100%＝12.5%。

如果某企业有100台注塑机，一台机每小时的加工利润为80元，每天就会少赚200元。

该企业每月的经济损失为：100×200×26＝52万元

该企业一年的经济损失为：52×12＝624万元

因此，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，让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。

五、想依赖“预测性维护”解决问题

“预测性维护”一直是工业互联网的热门话题，许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性，交给“预测性维护”来解决。但预测性维护的落地往往比预想中要困难，主要有以下两个原因：

1、因为许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、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、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；

2、许多厂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，只是得到了相关性，不容易得出可解释、可预测的因果性模型。

因此，我们建议工厂：

1、要重视设备数字化档案、基础维护、维修工单、故障树等这些基本数字化能力的建设，云维保·工厂维保SaaS服务为企业构建智能化的工厂维保服务体系，提供对设备一机一码建档的设备资产管理服务，为生产设备建立台账信息，通过扫码即可查看每台设备的维保记录。

2、针对工厂设备管理，云维保·工厂维保SaaS服务为企业提供数字化决策服务，自动根据设备维保记录生成维保统计分析指标，以多样化的报表格式进行反馈，为工厂设备管理人员的决策提供实时、完善的数据支撑，赋能企业数字化客户运营服务管理。

以上是云维保为大家总结的工厂设备管理的5大误区。总体来看，设备之于工厂，就像枪之于战士。许多设备维护维修技术体系，也确实是从军队武器维护体系发展来的。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，积极变革设备管理和作业方式，向数字化、智能化发展。

云维保·工厂维保Saas服务为生产企业实现工厂生产设备全生命周期管理，提供一机一码赋予设备资产与台账数字化，一站式解决工厂TPM无纸化巡检、一键扫码报修、数据看板、维保分析、工单流转规范透明化、模具与备件信息化管理、设备听诊与预测性维护等功能。

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