江苏设备管理软件介绍

对干企业的设备管理来说，这既是一次挑战，更是一次改变自我、变革发展的机遇。将互联网思维 与国内外先进的设备管理理念和方法有机融合，借助信息化技术打造企业资产管理信息系统EAM，以多种接口 方式实现与人力、财务、供应、仓储、生产、0A系统以及智能设备的应用与集成，实现与企业数字化平台的 无缝对接。设备系统依托企业基千互联网的数字化管理平台，消除了设备各个管理模块信息与各个关联子系统信息的不对称或割裂，从技术和管理手段上，建立并实施设备资产全寿命周期管理体系，为推进落实设备 综合管理提供了有力的保障。设备精细化管理有助于降低检修成本，增强设备的可靠性和稳定性。江苏设备管理软件介绍

从设备资产效益产出角度看，我国制造业的设备综合效率的提升空间巨大。据统计，我国大部分离散制造业的OEE在40%左右，距离发达国家至少还有30%-40%的提升空间。同时，很多企业对设备维护和保养的精细化管理不够重视，造成异常停机和备件浪费等隐性损失。在当前全球化局势不确定性进一步增加的形势下，提升设备管理水平可以为企业的生存发展，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，是当前我国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大误区，并给出了对应的策略建议，希望可以帮助企业少走一些弯路。江苏设备管理软件介绍非煤矿山设备日常点检和定期巡检如何通过信息化的手段落实？

认真贯彻执行国家及有关部门关于安全工作的法令、指令，树立安全第一的方针，认真搞好业务保安工作，明确安全职责，机电主管科长为机电安全第一责任者，每一班组都必须设专职或兼职检查员。认真开展安全活动，毫不放松地对机电职工进行安全教育，积极参加单位每月一次的安全大检查。在计划、布置、检查、总结、评比工作的同时，计划、布置、检查总结、评比安全工作，工作中时刻不忘安全，工作前要对场地、工器具进行检查，无安全问题后方可进行工作，工作中发现不安全隐患立即停止工作，撤离现场。

“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。标准化的设备运维有助于保障设备运维的质量。

要严格执行日常保养（维护）和定期保养（维修）制度。日常保养：操作者每班照例进行保养，包括班前短时间的巡回检查；班中责任制，注意设备运转、油标油位、各部温度、仪表压力、指示信号、保险装置等是否正常；班后、节假日前的大清扫、擦洗。发现隐患，及时排除；发现大问题，找维修人员处理。定期保养：设备运行1-2个月或运转500小时以后，以操作工人为主，维修工配合，进行部分解体清洗检查，调整配合间隙和紧固零件，处理日常保养无法处理的缺陷。定期保养完后，由车间技术人员与设备管理员进行验收评定，填写好保养记录。确保设备经常保持整齐、清洁、润滑、安全、经济运行。工业互联网技术为设备管理智能化提供了有力的手段。江苏设备管理软件介绍

设备管理是保证企业进行生产和再生产的物质基础。江苏设备管理软件介绍

在传统检修制度下，到期必修，按部就班，周而复始，拆拆装装，没有任何灵活的余地，在很大程度上导致了技术治理人员不思开拓进取技术治理工作在原地打圈圈，僵化了技术人员的思维方式，从目前情况来看，生产技术治理工作跟不上形势的进展，自然与治理体制有关。在计划性检修制度下，由于自己对检修工作的安排无权作主，设备得不到及时检修，检修错位，淡化了设备治理人员的责任，设备出问题了，往"设备事故"上一堆了事。导致问题无法重现过程，无法追责，大家得过且过，从而导致生产的效率低下。江苏设备管理软件介绍