1.全面掌握——构建设备数字化模型 

构建设备数字化模型，搭建设备完整信息库，包括：360度资产档案、运行状态、BOM结构、异常事件等信息内容。将传统手工、零散电子化的设备相关信息汇整在统一的设备管理平台中。

设备运行状态可借助物联网技术进行全面感知。设备实时状态在设备管理平台中可视化，方便用户随时掌握设备的运行状态、效能指标、异常报警信息等。

图.PreMaint设备健康管理平台实时监测设备运行状态

同时根据管理颗粒度还可进一步完善设备信息库的建设，补充设备的故障处理SOP、操作说明、供应商情况、备件情况等，进一步构建设备数字化模型，做到设备的全面感知、异常监视、资产清晰的全面掌握，并可高效联动，形成工作闭环。

2.快速恢复——故障联动管理快速处理设备异常

根据设备生命周期故障率曲线可知，设备在初期和后期故障率较高，初期由于设备到厂磨合试运行对生产影响有限，中后期随着时间的增长，故障率上升。

图.设备生命周期故障率曲线 

正式生产运行后，任何设备故障都将影响到生产业务，因此设备管理人员须重点关注设备故障的发生，利用设备的故障平均修复时间衡量设备的健康情况，及时决策是否需要增加检修活动，以免造成生产事故；同时需要结合设备信息库多熟悉设备的维修手册和技术指导材料，配置一定数量的置换备件。设备工程师可借助PreMaint设备管理平台进行更加精细化的管理，实现设备故障联动管理，包括：

• 设备二维码，就地关联快速查看设备技术资料、报警记录和备件使用情况；
• 工单流程，对设备故障处理进行追踪和跟进，掌握故障处理各环节；
• 人员绩效，根据故障恢复情况对维修人员进行评价，鼓励人员及时和高效处理；
• 统计报表，统计与分析MTBF、MTTR、MTTF等各纬度指标，实现基于数据的科学决策；
• 知识共享，借助知识平台共享故障处理经验，提高故障维修效率。

3. 提前预防——预防性维护防患于未然

多数设备的出厂商会要求设备每月、每季或者每年需要对哪些零部件进行维护处理，比如说：清洗滤网、清擦电机、检查和清擦接线端子等内容。

预防性维护（Preventive Maintenance）是以预防故障为目的，通过对设备的检查、检测，发现故障征兆或为防止故障发生，使其保持规定功能状态，在故障发生之前所进行的各种维护活动，已成为现代制造企业普遍采用的维护方式。

图.不同维护模式下的设备可靠度

设备管理人员根据设备维保要求并结合自身的管理需要，制定适合自身的设备预防维保计划内容，其包括：

• 基础预防性维护：包括润滑、紧固、清洁及点巡检等；
• 主动更换：在故障发生前更换劣化或存在缺陷的零部件，消除停机故障引发的高成本问题；
• 定期翻新：根据零部件的使用寿命，如期进行更新替换，保证使用安全；
• 视情维护：通过对设备的状态监测，基于对设备运行情况的分析在需要时对设备进行维护；
• 可靠性工程：如果进行了上述活动之后设备故障仍然存在，则应考虑对设备进行改造，已纠正所存在问题的可能性。

通过建立维护保养制度，利用PreMaint设备管理平台的维护中心模块落地执行，将设备管理从事后“救火”变成事前的主动维护，使故障还未发生便结束，起到未雨绸缪，防患于未然的作用。

4.及早预测——预测性维护扼杀故障于萌芽

预防性维护主要是依据厂商的实验数据和人员的维护经验建立的维保内容，基于宁多勿少的考虑，容易发生过度维护的可能。同时，若维保质量和过程数据缺少设备管理平台的量化，维保工作缺少数据支持和决策依据。预测性维护（Predictive Maintenance）的引入可以有效解决这些问题。

信号采集传感器将设备关键部位的参数信息实时传输至PreMaint设备健康管理平台中，平台内嵌的大数据分析技术和机理模型有效判断设备的劣化趋势，给出诊断意见，设备工程师可以通过PreMaint预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持，在设备出现大型故障前提前做出行动计划。其涉及的内容包括：

• 故障诊断：利用视频诊断法、统计诊断法、信息理论分析法等技术方法对设备故障进行诊断分析；
• 状态预测：根据设备的运行信息评估部件当前状态并预估未来的状态，包括时序模型预测、灰色模型预测等；
• 维修决策：结合故障树推理法、数学模型解析法等方法从人员、资源、时间、费用等方面出发，进行维修可性能分析，制定维修计划。 

总结

管好设备是制造业保持良好竞争力的重要保障，设备管理也随着技术进步朝着信息化、多元化、专业化的方向发展。这也就要求生产制造等重设备资产企业必须转变传统的设备管理理念，PreMaint也将助力企业构建自己的设备管理平台，确保设备生产的安全性、可靠性和稳定性。

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