現如今,企業的設備投資常常在總投資中占至少50%的比例。投入如此之大,設備的利用率卻普遍低于60%,進而導致成本居高不下,效益不如意的結果。因此設備能否充分利用,直接關系到投資效益,提高設備的利用率,無異于降低產品成本。
在智能制造的浪潮下,企業越來越重視生產設備的數據采集和車間聯網。
但是,多數制造企業雖然花費巨資上了非常先進的設備,但設備管理維護、人員知識結構仍停留在較低水平。
數采基本靠筆,處理基本靠人,分析基本靠猜(經驗)。可以說是買來了工業4.0的設備,卻延續著工業2.0的管理。
設備管理痛點非常普遍:
設備是個黑盒子,運行數據拿不到,人工統計不準確;
設備利用率低下卻無從下手,OEE總是算不準;
設備點檢、保養任務,有計劃難執行、假執行;
設備異常報修,信息傳遞慢,工程師遲遲不來;
設備異常無記錄,無數據,經驗式管理;
設備故障頻發,修復周期長。
問題是很多,管理方法也毫無新意,總是安排專人或專門的部門負責,對設備利用率進行統計或者建立一個統計標準進行規范。
舉個例子:
應開機時數,統計單位是分鐘不是小時,不同車間每班或每天的應開機或計劃的開機時數是多少?
停機時間和原因的記錄要求,每個單位,記錄這些數據的表單名稱,各設備的記錄方式是什么?
由誰負責記錄,是哪位操作工?統計反饋的途徑,由誰將記錄反饋給車間統計者,再給公司歸口統計單位?
那傳統的設備管理方法有沒有起到效果呢?很遺憾,并沒有!
傳統的設備管理方法無法保證數據的真實性和準確性,無法確保數據全部反饋上去且數據是有效,以及獲取精密準確的設備開機時間、停機時間。一旦出現停機情況,無法知曉設備在具體哪個時間段停機,停機時間多久。返修記錄因為沒有人檢查,所以往往企業里設備維護人員修好了就完成了工作,再也不做記錄工作,這樣就不便于橫向展開。
設備管理如何更好?
根據相關數據統計,目前我國企業生產設備的數字化率平均為47%,關鍵工藝的數控化率51%,關鍵設備聯網率41%。設備數據采集受制于工業現場協議眾多、原廠不開放不支持、設備數據不確權等原因,設備數采仍然是生產現場數字化推進中最大的痛點之一。許多工廠也期望將自己對設備故障的不確定性,通過IoT和AI實現預測性維護,但目前動輒數萬的數采費用,讓許多工廠望而卻步。
如何低成本提高設備的利用率?
如何消除設備異常停機的次數?
如何幫助到企業防微杜漸?
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