如何唤醒沉睡设备，提高设备管理能力

现如今，企业的设备投资常常在总投资中占至少50%的比例。投入如此之大，设备的利用率却普遍低于60%，进而导致成本居高不下，效益不如意的结果。因此设备能否充分利用，直接关系到投资效益，提高设备的利用率，无异于降低产品成本。

在智能制造的浪潮下，各行各企越来越重视生产设备的数据采集和车间联网。但是，多数制造企业虽然斥巨资购买了先进的设备，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)。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。

设备管理痛点非常普遍：

1. 设备是个黑盒子，运行数据拿不到，人工统计不准确；
2. 设备利用率低下却无从下手，OEE总是算不准；
3. 设备点检、保养任务，有计划难执行、假执行；
4. 设备异常报修，信息传递慢，工程师迟迟不来；
5. 设备异常无记录，无数据，经验式管理；
6. 设备故障频发，修复周期长。

问题是很多，管理方法也毫无新意，总是安排专人或专门的部门负责，对设备利用率进行统计或者建立一个统计标准进行规范。

举个例子：

1. 应开机时数，不同车间每班或每天的应开机或计划的开机时数是多少？
2. 停机时间和原因的记录要求，每个单位，记录这些数据的表单名称，各设备的记录方式是什么？
3. 由谁负责记录，是哪位操作工？统计反馈的途径，由谁将记录反馈给车间统计者，再给公司归口统计单位？

传统的设备管理方法无法保证数据的真实性和准确性，无法确保数据全部反馈上去且数据是有效，以及获取精密准确的设备开机时间、停机时间。一旦出现停机情况，无法知晓设备在具体哪个时间段停机，停机时间多久。返修记录因为没有人检查，所以往往企业里设备维护人员修好了就完成了工作，再也不做记录工作，这样就不便于横向展开。

企业设备管理需求到底是什么？

在大部分工厂，特别是离散制造业，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。

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。

振动分析监测大部分机械故障（图片来源网络）

其实设备管理经历了从1.0的纠正性维护，到2.0预防性维护、3.0的可靠性维护、4.0的预测性维护四个发展历程，是一个围绕设备健康，从“治已病”到“防未病”的进化过程。我们需要通过新技术、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。

如何唤醒沉睡设备？

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51%，关键设备联网率41%。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。

为车间全流程智能化管理而设计，通过设备任务管理、设备安灯管理、设备控制台、设备工艺管理、设备健康管理、设备模具管理，相较于市面上的同类产品，更是拥有即插即用，低投入、短周期、易运维，预知保养、预测优化等优点，为企业打造可扩展的轻量级透明车间数字化管理平台。