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设备故障率引人忧 目前，设备故障率持续高企已成为众多企业所面临的严峻挑战。故障类型繁多，包括机械故障、电气故障、传感器故障等，这使得维修工作变得异常复杂。一些设备的故障维修难度较大，需要专业技术人员介入，这不仅消耗了大量时间，还显著增加了维修成本。 高故障率导致企业生产效率降低，生产中断和停机时间的增加，进而影响企业的产能和交货期。维修成本的上升也给企业带来了沉重的经济压力，包括零部件更换费用、维修人工费用以及因设备停机造成的生产损失等。此外，设备故障还可能影响产品质量，降低企业的市场竞争力。以美军方的 F-22战机为例，5月上旬，美军1架F-22战斗机在公开表演时因起落架故障发生事故，这是美军F-22战斗机近两个月发生的第二起类似事故；不久前，1架F-35C舰载战斗机被曝在训练期间着舰失败坠海，致使该型机停飞接受检测；4月底，1架F-16战斗机因故障在美国新墨西哥州白沙国家公园附近坠毁，这不仅影响了军事任务的执行，还可能对安全造成潜在威胁。在工厂生产中，设备故障率高同样会导致生产效率降低，甚至影响企业声誉。例如，某电子科技公司的某事业部，由于设备故障率高，生产效率低下，严重阻碍了企业的发展。
四大主要因素导致故障频发
1、生产部门重视不足
生产部门通常将重点放在提升产量上，认为设备故障是设备部门的责任，对那些对产量和质量有重大影响的设备及其维护不够重视。在实际生产过程中，生产部门很少主动参与设备的维护工作，未能与设备部门建立良好的协作关系。大多数操作工也缺乏参与设备维护的积极性，他们仅专注于自己的生产任务，对设备的微小异常缺乏观察力。据调查，在某些企业中，仅有不到 30%的操作工能够主动参与设备的清扫、点检等基本维护工作。这导致了设备故障的早期发现变得困难，故障发生的周期缩短。
2、故障分析不到位
一方面，没有详细观察现场，导致采取的措施脱离实际，形式主义严重。例如，在处理设备故障时，有些企业仅更换损坏的零部件，而没有对损坏部位及其周围部分进行详细描绘和分析，问题的提出不够明确。另一方面，不了解设备的构造和零部件功能，也不了解追究原因的方法，使得故障分析缺乏实物或证据支持。据调查，约 70%的企业在设备故障后，没有对故障原因进行深入追究，导致类似故障反复发生。
3、维护体系不健全
管理不到位导致文件陈旧：维修工人使用的设备日点检表、周点检表、月点检表等日常管理项目及记录内容长期不变，与实际情况脱节。工人无法执行，且现场执行力较弱，问题不能及时反馈到管理层解决，导致设备管理技能长期没有进步。 执行力度不够：即使点检标准和现场完全吻合，或管理制度非常完善，现场维修人员有时也不能很好地执行和实施，这体现了企业整体管理水平的不足。 重产量轻管理：企业为增加产量，可能会延期或取消事先安排好的零件更换、部分大修等作业，结果导致故障发生。若零部件更换周期合理，应严格按计划进行，否则应及时修改更换周期标准。 企业效益影响保养投入：当企业经营效益不理想时，往往削减维修费用，轻视保养工作，这是保养体系不良的重要原因之一。4、故障预测观念薄弱
许多公司仅在设备故障时才进行修理，平时缺乏基础的维护保养工作，更没有开展预防保养工作。这种“设备不坏不修、不停不管”的观念形成了恶性循环。相比之下，采用大数据平台和 BI 分析方式的预测性维护，可以对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析，构建故障预测模型，为设备的购置、维修、升级等业务计划提供支持。还能进行设备劣化倾向分析、维修事件分析和维修人员分析，为制定智能运维计划提供决策支持。然而，目前只有少数企业采用了这种先进的故障预测方法。
对症下药降故障
为了有效降低设备故障率，企业可以采用一些先进的管理工具，例如，引入设备管理软件，实现设备的信息化管理。通过软件可以对设备的运行状态、维护记录、故障信息等进行实时监控和管理，提高设备管理的效率和精度。同时，还可以采用精益生产管理方法，优化设备的生产流程和维护流程，减少浪费和不必要的环节。此外，企业还可以建立设备故障应急预案，当设备出现故障时，能够迅速响应，采取有效的措施进行处理，减少故障对生产的影响。
实时监控设备运行状态
实时采集设备的运行参数，如温度、压力、转速等，一旦参数超出正常范围，立即发出警报，以便及时采取措施，避免故障发生。可以生成设备运行状态的报表和趋势图，帮助管理人员直观地了解设备的运行情况，为预防性维护提供依据。
制定维护计划
根据设备的使用情况、维护历史等信息，自动生成维护计划，包括定期保养、巡检大修等。确保维护工作按时进行，避免因维护不及时导致设备故障。可以对维护计划进行调整和优化，根据实际情况合理安排维护资源，提高维护效率。
管理设备履历档案
建立详细的设备档案，包括设备的基本信息、技术参数、维护记录、维修历史等。将设备保养、巡检、维修履历综合到一起，一键查看，方便管理人员随时查询设备信息，为设备管理决策提供支持。可以对设备档案进行更新和维护，确保档案信息的准确性和完整性。
故障数据分析
收集设备运行过程中的大量数据 如设备状态数据、维护记录、维修历史等，利用大数据分析技术挖掘数据中的潜在规律和趋势。通过数据分析，可以发现设备故障的潜在因素，如设备运行参数的异常变化、维护工作的不及时等。根据分析结果，制定针对性的改进措施，降低设备故障率。还可以利用数据分析进行设备的预测性维护，提前预测设备可能出现的故障，安排维护工作，避免故障发生。
可视化看板
在设备现场设置看板，展示设备的运行状态、维护计划、故障信息等。让操作人员和管理人员能够直观地了解设备的情况，及时采取相应的措施。
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