西藏设备管理提升

通过设备管理系统，可以有效的梳理和整理企业现有的生产设备，通过对设备进行二维码编码，实现一物一码，进行信息化管理。通过设备管理系统对设备管理模式的梳理和管理流程的规范化，可以促进企业设备管理水平的提升，从而提升企业设备的生命周期。通过设备管理系统的建立，为企业建立了一个以设备为主的数据中心，该数据中心的数据随着生产的时间而不断的积累企业的设备管理数据，从而实现信息共享、查询、统计和分析方便，避免了人员变动等造成的资料和数据的缺失，管理安全稳定。二维码在设备管理过程中的应用。西藏设备管理提升

对干流程型的制浆造纸企业来说，设备综合管理是对主流程线上的或者是对产品有直接影响的所有设备 进行系统的技术和经济管理，要确保生产线设备整体技术的先进性，经济的合理性。设备管理以产品 品牌建设为关注点，将一条流水线上的所有可能影响产品的设备(也称产品作业线)视作为一个整体，作为 一台复杂的“设备”来进行管理。那么每一台单体设备就是这台复杂“设备”的一个构件，对每一个“构件”的寿命周期进行全过程管理，追求设备综合效能和经济的寿命周期费用，建立全部信息系统与反 馈机制，组织企业全员参加设备管理，应用现代化方法与手段，经济合理地组织维护与维修。在维修策略方 面，则致力干建立以状态维修为主导的维修管理体制，同时辅之以改进设计为目标的改进性维修，以及传统 的定期维修和事后维修起重设备管理优化方法设备管理成熟度是企业生产成熟度评价的重要指标。

当今工业生产高速发展期，国内纸张需求快速增张，企业规模型效益提高，要求产出更多的产品。纸机 向大型宽幅高速自动化方面发展，制浆造纸单条生产线能力由年产几万吨达到几十万吨，纸机运行车速从每分钟几百米达到一千五六百米甚至两千多米，主流程关键设备基本实现了高度的机电一体化和控制系统 智能化，设备维护维修的技术难度和作业强度急剧增大。设备在研制过程中就充分考虑了可靠性与维修性， 在线备用设备基本取消，只要正确规范的操作好，维护好设备，其维修周期就可以大幅延长。此时，设备管 理提出了“预防为主”的方针，即设备维护保养重干维修。为了适应生产和设备管理的需求，企业在公司层 面成立了专业的设备管理部门，组织实施设备的专业管理、节能管理、设备状态监测和故障诊断等专业技术 管理小组相继成立。同时，设备运行维护管理和检修管理分离，设备的维护保养和检修管理由不同的专业队 伍负责。但是，这个阶段设备管理的重心还是设备技术管理，保运行，保生产线的设备运转率和时间效率，设备的经济管理还是考虑不多。

目前，各发电厂均按照原电力工业部颁布的《发电厂检修规程》执行计划性检修。《规程》规定，发电厂机组大修一般4~6年一次，每次50-80天，小修每天2次，每次10-12天(视具体机型而定)，并规定:"到期必修，修必修好"。用以指导检修安排的依据就是这些时间量，只要检修周期已到，不管设备好坏，运行状态如何，就要检修。显然，这种检修制度有失科学性，而且存在如下负面影响。1、计划检修的不完善性；2、不利于延长设备的生命周期；3、不利于企业提高经济效益。加强电厂的设备检修工作，是保障发电设备安全，经济运行的重要手段之一。

收集基础数据，完善原始资料，以现代化信息管理手段，详细记录现场数据。采集设备实时状态数据，加强定期测试，累计试验数据。形成原始资料，利用这些数据、资料、定期、分析，判断设备状态，从中可以发现问题。使检修更具有针对性。关于数据采集的具体做法如下: 1)分门别类地将全厂设备的技术参数、厂家设计规定，按设备台帐方式建立数据录入计算机; 2)建立设备现有的备品备件数据库; 3)实现电站计算机监控系统，有选择地采集现场的一些实时数据，通 过不断积累和加工，进行分析整理，建立数据信息库; 4)建立表示设备运行状态的电量、水头、温度、振动、摆度、压力流 量等参数的直方图以及变化趋势的曲线等; 5)定期(每日或每季)进行分析，作出结论，判断设备是否运行正 常。非煤矿山的机械设备维修保养制度需要信息化是手段进行保障。西藏设备管理提升

加强工厂备件管理能够有效的避免存储过量和库存告警。西藏设备管理提升

“预测性维护”一直是工业互联网的热门话题，声称通过IoT和AI实现了预测性维护的公司繁多，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。但据笔者观察，目前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工业机理逻辑，难度远超想象。主要有两个塬因：一是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；二是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。西藏设备管理提升

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