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| 內容簡介： |
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本书从实际出发，结合作者的工作实践，以理论联系实际的方法，将设备的全生命周期管理、精益管理、全员维护、先进的维护策略（预测性维护、基于可靠性的维护）等以信息化手段进行固化与落地，指导智慧工厂的建设，支持智能制造转型。
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| 目錄：
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前言
第1章 设备运维管理的新挑战1
1.1 设备本身在悄然改变2
1.2 设备维护方式的变化4
1.3 现代设备管理理论5
1.4 资产全生命周期管理体系6
1.5 智能制造对设备管理的要求9
1.5.1 设备管理更加重要9
1.5.2 设备业务的分层管理11
1.5.3 深度融合信息化技术12
1.5.4 互联网+设备运维14
1.6 “?IE+IT?”的深度融合16
第2章 卓越设备管理与运维体系19
2.1 通用EFQM模型概述20
2.2 适用于设备管理的EFQM模型22
2.3 卓越设备模型与信息化融合23
2.4 支持卓越设备模型的信息化架构24
2.5 信息化核心流程26
2.6 应用功能概述28
第3章 运维资源信息化管理30
3.1 管理需求30
3.2 设备技术管理33
3.2.1 设备台账管理33
3.2.2 机型结构管理34
3.2.3 机型维修策略管理38
3.2.4 机型维护标准管理42
3.2.5 设备一机一档45
3.2.6 电子图文管理47
3.2.7 故障树管理49
3.3 人员能力提升53
3.3.1 运维组织管理53
3.3.2 技能改善管理53
3.3.3 知识库平台56
3.4 备品备件管理58
3.4.1 备件需求申请58
3.4.2 备件采购计划61
3.4.3 备件暂存入库62
3.4.4 备件发票入库63
3.4.5 备件耗用出库63
3.4.6 备件库存管理66
3.4.7 备件动态管理66
3.4.8 备件统计查询71
3.5 数据资源管理73
3.6 本章小结81
第4章 精益执行管理82
4.1 管理需求82
4.2 设备全生命周期管理86
4.2.1 设备投资规划86
4.2.2 设备前期管理87
4.2.3 设备统一台账90
4.2.4 设备变动管理99
4.3 设备运维管理117
4.3.1 预防维护管理平台117
4.3.2 预测维护管理平台134
4.3.3 事后维修管理平台144
4.3.4 改善维修管理平台153
4.4 本章小结158
第5章 精美现场作业管理159
5.1 管理需求160
5.2 现场电子看板162
5.3 个人岗位工作台164
5.4 机台终端管理166
5.5 移动作业管理168
5.5.1 移动业务处理平台169
5.5.2 移动信息查询平台174
5.5.3 改善与交流平台177
5.6 本章小结180
第6章 卓越绩效管理181
6.1 管理需求182
6.2 设备综合管控看板184
6.2.1 公司级综合看板184
6.2.2 厂级综合看板184
6.2.3 车间级综合看板185
6.2.4 个人级综合看板185
6.3 工作目标管理188
6.3.1 目标管理188
6.3.2 对标管理191
6.4 设备绩效管理194
6.4.1 指标库管理194
6.4.2 指标因子数据采集及管理195
6.5 运行统计分析198
6.5.1 统计分析198
6.5.2 报表管理202
6.6 设备评价管理202
6.6.1 健康水平评价202
6.6.2 管理体系评价206
6.7 本章小结208
第7章 互联网+智能维护209
7.1 智能维护及应用210
7.2 设备在线状态监测212
7.3 基于大数据的状态预测215
7.4 设备健康分析与管理217
7.5 虚拟现实（VR）应用于维护220
7.6 移动AR巡检220
7.7 智能装备及维护策略222
7.8 本章小结225
第8章 信息融合与共享226
8.1 设备状态感知226
8.2 全生命周期信息共享227
8.3 设备领域信息物理层228
8.4 本章小结229
第9章 先进信息化支撑230
9.1 无线传感器网络230
9.2 实时数据处理技术231
9.3 实时运算引擎233
9.4 工作流引擎235
9.5 数据可视化及报表平台237
9.6 云平台240
9.7 安全及性能要求242
9.8 本章小结243
第10章 4P5S实施方法论244
10.1 “?IE+IT?”的数字精益理念244
10.2 实施里程阶段245
10.2.1 项目规划阶段246
10.2.2 现状分析阶段247
10.2.3 业务蓝图阶段248
10.2.4 开发部署阶段249
10.2.5 上线支持阶段250
10.3 本章小结250
后记251
参考文献252
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| 內容試閱：
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《中国制造2025》提出加快推动新一代信息技术与制造技术的融合发展，将智能制造作为两化深度融合的主攻方向；提出着力发展智能装备和智能产品，推动生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。我国工业企业设备资产一般占企业固定资产总值的60%以上，是工业生产的物质技术基础。设备的技术状态直接关系企业的制造水平，设备的健康状况更是制约着企业的质量、成本、安全、健康、环保等管理要素，设备的维护费用、管理水平直接影响企业的经营效益。因此，设备管理与运维是工业企业的核心业务，相应的信息系统是工业信息化的重要组成部分，智能设备、设备智能化和设备管理智能化是智能制造的重要组成部分。
我国工业企业长期存在设备运行效率低、高能耗、高污染等现象。有资料统计，我国燃烧锅炉的平均运行效率为73%，比国际先进水平低8%。中小型电动机的设计效率为90%，风机、水泵的平均设计效率为82%，均比国际先进水平低5%，风机、水泵系统的运行效率比国际先进水平低12%。能耗方面，载货汽车的百吨千米油耗比国外先进水平高30%，内河运输船的油耗比国外先进水平高10%～20%。因此，设备的运行效率和运行效益不容乐观。
另外，设备安全状态堪忧。我国对特种设备执行强制检查制度，据统计特种设备数量每年以10%～12%的速度在增加，同时安全隐患的检出率也居高不下。例如，客用索道的问题检出率达到55.81%。目前我国设备事故发生率是发达国家的4～6倍，重大、特大事故时有发生，给人民的生命财产造成严重损失。
先进的设备离不开配套的人才队伍，但我国普遍存在设备管理人才短缺。一方面，当前科技水平突飞猛进，带动各行各业的装备水平快速提高，设备的自动化水平、数字化率、智能化程度也不断提升，这种发展趋势对设备操作人员、管理人员、维护人员提出了更高的要求，对管理模式及技术手段也提出了明确的要求。另一方面，我国设备管理人才非常紧缺。据资料显示，现有企业设备管理部门高级管理人员中80%是从相近或相关专业调配而来。在设备人才素质评价中，知识素质水平达到企业要求度的50%～80%，能力素质达到企业要求度的60%～70%。而我国各大专院校设置设备管理相关专业的少之又少。
智能制造环境下将广泛采用智能设备和开展设备智能化改造，企业设备管理将面临空前的挑战。传统的设备技术方法和维修组织管理方法将很难有效保障智能装备的运行，需要对其进行革新或重新设计。在智能制造环境中如何构建一个开放的控制与反馈系统，以便基于设备工业大数据、云服务和互联网技术建立智能装备运行故障及异常问题的精确动态快速反应机制，是设备管理界需要面对的重要课题。
随着先进制造技术、新一代信息化技术的高速发展和不断融合，现代设备多是机、电、气、液一体化的高度复杂装备，其故障特征、故障机理与传统的以机械传动为主的设备有着本质的不同。设备的结构复杂性和智能化水平越来越高，设备的操作、维护、故障分析等对维护人员的技能水平要求很高，因此，设备管理与运维难度空前提高。从另外一个角度看，基于设备的高度自动化和智能化的发展趋势，设备在生产系统中承担了更多的任务，成为生产系统的关键工序，甚至出现了无人工厂等全自动化生产系统，因此现代设备的任何停机都将造成更大的效益损失或影响。当前这种相对较低的设备运维水平与设备复杂性、重要性不断提升之间的矛盾是智能制造环境下的重要问题之一。
本书的结构思维导图如图0-1所示，分为需求描述、解决思路、管理及功能、信息化技术支撑以及落地指导五个方面。
本书第1章主要分析了智能制造环境下设备管理的变革及要求。基于设备管理理论的最新成果，结合当前设备本体的技术发展趋势，给出了智能制造环境下设备管理的最新需求。第2章结合卓越业务模型给出了设备管理与运维业务的卓越模型，分析了卓越设备管理与运维体系需要达到的业务目标，并以“IE+IT”的视角给出了信息化系统的实现办法；设计了包括数据层、对象层、服务层在内的三层EAM2（Excellent Asset Management & Maintenance）软件平台。第3～6章分别给出了EAM2平台的业务操作功能，分别是运维资源信息化管理、精益执行管理、精美现场作业管理、卓越绩效管理。第7章结合当前信息化及维护技术的发展，给出了互联网+智能维护的最新应用场景。第8章阐述了EAM2平台与智能制造环境下的企业及其应用系统的集成与信息共享。第9章指出了EAM2平台实现的关键信息化技术要求，给出了大数据、工作流、信息安全等关键技术。第10章介绍了专门针对卓越设备管理与运维平台落地的“4P5S”实施方法论。
图0-1 本书结构的思维导图
本书从工业企业的实际需求出发，结合智能制造环境下的紧迫需求，融合笔者的企业信息化咨询与项目工作实践，以理论联系实际的方法，将设备的全生命周期管理、精益管理、全员维护、先进的维护策略（预测性维护、智能维护）等理论与信息化技术进行融合，结合“IE+IT”的思想实现了管理平台与信息平台的平衡发展。本书可用于指导现代设备管理与维护体系的建设，以及智慧工厂的建设，支持工业企业智能制造的转型
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