工廠設備為什麼管不好? 一個IT人說出真實原因

效率是製造業衡量生產保障能力的指標。據經濟部統計，2020年第二季製造業的固定資產機械與雜項設備增購佔78.4％，可見設備投資的需求仍高。以往設備管理中，工作量最大的部分，是在傳統的設備檢查、保養與修理，這會耗費很多人力。同時，很多企業對設備維護和保養的精細化管理不夠重視，造成異常停機和備件浪費等隱性損失。

智慧工廠的風潮興起後，製造業正積極轉型，自動化、數位化、智能化水準大大提高。各行業領軍企業越來越重視生產設備的數據採集和工廠聯網，設備數據可視化程度顯著提高。但是，多數製造企業雖然花費鉅資購買非常先進的設備，但設備管理維護、人員管理知識仍停留在較低水準。其數據採集基本靠筆，處理基本靠人，分析基本靠猜(經驗)。可以說是買來了4.0的設備，卻延續著2.0的管理。

因此，企業對於設備管理，基本上存在幾大誤區，透過以下相對應的建議，希望可以幫助企業少走一些彎路。

一、數據採集「老大難」

大部分企業新建工廠或者新購買的設備，只重視硬體的驗收交接，忽視了軟體系統的運行、維護、服務。根據相關數據統計，設備數據採集仍然是生產現場數位化推進中最大的痛點之一。

二、生產為重：不壞不修、不停不管

在大部分工廠，特別是離散製造業，只要設備還能運轉，就不會停產，這導致設備部陷入四處救火、窮於應付的被動惡性循環。究其原因，是因為企業沒有從工廠端到端視角，看設備停機的損失。在設備故障出現初期徵兆的時候進行維護，遠比造成停機後再維修造成的損失和投入成本要小得多。

如下圖所示，某機床通過振動分析，可以看到振動加速度峰值觸發早期預警閾值，但由於生產計畫問題，沒有停機維護；而後機床主控系統觸發故障，不得不停機，經過10個小時維修和更換軸承；維修後振動恢復正常水準，但較大損失已經造成。

設備管理經歷了四個發展歷程：從1.0的糾正性維護→到2.0預防性維護→3.0的可靠性維護→4.0的預測性維護；即從「治已病」到「防未病」的進化過程。我們可以通過新技術、新工具，分析積累的基礎數據，評估出設備的健康狀態，提前維護，大大減少設備維護成本。

三、忽視了「設備維護」冰山下的損失

許多管理者認為設備零故障是不可實現的；此外，企業在遇到困難需要削減成本時，很多情況是拿設備維修費用開刀，甚至提出讓維修預算每年遞減百分之幾的目標。

設備停機一小時的損失，要從工廠視角端到端的去衡量整體，這裡面包括了產能損失的機會成本，即1小時的產品產值損失，才是這個工廠真正的損失。

在實際操作中還存在一個問題，就是備件的更換，很大程度上掌握在維修工手上，存在著許多「人為掌握」更換的因素。維修人員大都靠經驗判別備件損壞程度；另外，對懷疑有故障的零組件，通常為了減少麻煩，即使還可以用也會更換成新的，導致產生過度維護的隱性浪費。這塊隱形的損失，如果通過構建更精準的備件壽命管理，可以轉變成「利潤」。基於數據對備件壽命預測管理，每年可節省數千萬的費用。

設備維護工作由過去強調為生產服務，追求較高的設備完好率指標，轉變到以企業的經濟效益為中心，要求設備管理工作重視維修費用的管理與控制，找到以最少的維修費用達到最高的設備可利用率的平衡點。企業高層管理者應當從「投資」的角度認識維修和設備管理，實現轉變設備管理理念。

四、忽視了基礎的數位化建設和數據積累

「預測性維護」一直是工業互聯網的熱門話題，許多工廠也期望將自己對設備故障的不確定性，交給 「預測性維護」來解決。

預測性維護的落地比預想中困難，主要是因為許多企業的基礎數據還缺乏累積，比如：設備基本的巡點檢、維護保養、故障分析記錄，都還是散落在各種紙張、Excel中；設備缺乏數位化檔案，基本維護保養數據、備件更換記錄、故障和修理數據；換言之，設備的故障特徵數據還沒有結構化的累積，就不可能實現模型的訓練和驗證。

總體來看，設備之於工廠，就像槍之於戰士。構建新型的設備管理能力，需要工廠管理者認識到設備是構建工廠核心競爭力的基礎，積極變革設備管理和作業方式，向數位化、智能化發展。根據Gartner預測，到2022年，60%以上的設備將實現基於數據的智能運維方式，設備智能化管理和運維能力將會是衡量一個工廠核心競爭力的重要標誌。

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工業互聯網的出現，對軟體供應商而言，意味著從以往供應方的視角來看待製造企業的需求，轉變成為從需求方的視角來挖掘製造企業的管理痛點，並轉化為實際需求對應的應用場景。

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資料來源：鼎新設備雲：https://bit.ly/2EpTKjk

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