能源设备管理流程

技术监督模块实现电力设备技术监督数据的管理和维护。针对不同专业，建立相应的数据管理结构。主要内容包括技术监督计划、受监设备清册及台帐、设备定制台帐、监督管理文件资料以及监督试验报告和记录。系统提供对以上设备的录入、审批、查询以及统计分析。更新改造台帐管理模块是对电力设备的更新改造数据的管理，包括更新改造计划、更新改造记录以及相关的技术资料等。系统提供对以上数据的录入、审批、文件批量上传与维护、文档查询与浏览、数据统计分析等功能。如何建立工厂备品备件管理制度和流程？能源设备管理流程

现代科学技术和现代化治理不仅是提高经济效益的决定性因素，也是确保企业安全的前提条件。发电厂的设备检修治理科学化是现代企业组织生产和治理的重要手段，也是我国电力企业坚持自力更生方针，走向治理现代化的一项重要技术经济政策。搞好发电厂的检修治理工作是保证发电设备安全、经济运行的重 要措施之一，也是设备全过程治理中的重要环节。如何更科学地治理好设备，提高设备利用率和安全可靠性，降低检修费用，已成为摆在电力企业面前不容回避的问题。是沿用传统的以周期为标准的计划性检修制度，还是在实践中探究出一条以设备实际状态为标准的状态检修制度，需要做出正确的推断和合理的决策。车间设备管理管理系统加强设备管理有助于提升设备的开车率。

开展以“减少浪费”为主题的“设备精益管理”工作 开展以“减少浪费”为主题的“设备精益管理”工作，从“废旧设备修复、绿色再造”、“进口设备及备件国产化”、“设备技术升级改造”、“进口关键设备自主维修”、“检修流程优化”5大方面入手，发动 全体员工主动查找浪费点，由报“精益改善项目”，积极提出解决办法，促使管理重心下移，挖掘员工的聪 明才智，调动员工参与公司生产经营管理的积极性，增强基层班组的凝聚力、执行力和战斗力，从而逐步建 立拉动式管理。“精益改善项目”季度创效额的10%作为员工奖励，既提高了员工的收入和工作积极性，更加 重要的是公司得到了更大的实惠。

“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。加强特种设备管理在工业企业中的重要性。

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。设备管理成熟度是企业生产成熟度评价的重要指标。设备管理体系

非煤矿山通过能耗数据实时监测磨浮设备的工作状况。能源设备管理流程

在大部分工厂，特别是离散制造业，都是生产是老大，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。究其塬因，是因为企业没有从工厂端到端视角看设备停机的损失。在设备故障出现初期征兆的时候进行维护，远比造成停机后再维修造成的损失和投入成本要小得多。如下图所示，某机床通过振动分析，可以看到10月18日振动加速度峰值触发早期预警阈值，但是由于生产计划问题，没有停机维护;10月22日机床主控系统触发故障，不得不停机过10个小时维修和更换轴承，维修后，振动恢复正常水平，但较大损失已经造成。能源设备管理流程