原創|大數據新聞|編輯:陳久鳳|2021-08-31 14:08:24.793|閱讀 702 次
概述:您是否總有疑問,為何自己的設備頻繁故障?為何自己的設備總是壽命不長?但是對于以上難題卻沒辦法解決。本文將會告訴你,設備頻繁故障的原因以及如何解決這個難題。
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您是否總有疑問,為何自己的設備頻繁故障?為何自己的設備總是壽命不長?但是對于以上難題卻沒辦法解決。本文將會告訴你,設備故障的原因以及如何解決這個難題。
一、生產部門不夠重視
很多公司的生產部門對設備的故障不很關心,認為設備故障是設備部門的責任,不是生產部門的問題。生產部門只關心產量的提升,而對影響產量、質量極大的設備及其維護可以說是不夠重視。
而減少設備故障,甚至是接近零故障,僅靠設備部門的努力是很難達成的,需要生產部門的協助才能達成。也就是說生產部門要做一些該做的工作,即清掃、點檢、加 油、螺絲的檢查與上緊以及其它零件的更換等,通過這些活動來盡早發現異常,兩個部門的同心協力是必須具備的條件。因此如何使生產部門的人員關心設備維護,以及做該做的事是很重要的。大部分的故障在發生前都是有一定的征兆,把這些輕微征兆的觀察方法傳授給操作人員,可以使其及早發現故障,并教會操作人員清掃、點檢、加油的基本方法,從而延長設備故障發生的周期。因此,如何提高操作工參與維護設備的主動性,發揮其集體力量,就是減少設備故障的重點,也是通常的難點。
二、設備故障分析不到位
很多公司在實際中對故障分析不到位,也就是說故障很多,但沒有利用機會去學習和提高。從每次故障中去學習是很重要的,另外從故障的分類統計可以知道弱點在那里,故障可以帶來非常有用的信息。我們進行故障分析的目標,就是即便故障是無法避免的,也不期望第二次發生,所以必須對故障進行仔細分析,通過分析對類似設備加以防范,并且能夠舉一反三。
針對設備故障損失,分析其原因,發現其產生問題的根源主要包括以下幾個方面:
1、沒有詳細地觀察現場,這樣會導致形式主義,采取的措施脫離實際;
2、沒有把損壞的部位及其相應的周圍部分詳細地描繪出來,問題的提出不夠明確;
3、沒有搜集損壞的物品,或者沒有分解,從而缺乏分析問題的實物或證據;
4、沒有追究設備故障的原因,只是進行了故障處理,更換了損壞的零部件;
5、沒有防止再發生的對策,只有應急處理或搶修,這樣不能從根本上解決問題;
造成以上問題的原因是:一方面是不了解設備的構造、零部件的功能,另一方面是不了解追究原因的方法。
為了正確實施故障分析,必須對設備構造、構成的零部件及其安裝方法、整體系統等充分了解,所以要從設備的基本結構、原理、圖紙等的學習開始做起,不僅設備部門需要這樣做,生產部門也有必要這樣做。
三、設備維護體系不健全
1、管理不到位,設備管理文件陳舊。維修工人使用的設備日點檢表、周點檢表、月點檢表等日常管理項目及記錄,其內容長期不變,有的設備已經改造或更新,相應的點檢管理項目及記錄還保持原來的內容,和現場的實際根本對應不起來,工人本來就無法執行,再加上現場執行力較弱,存在問題又不能在第一時間反饋到管理層及時有效地加以解決。這導致了設備管理技能長期以來沒有根本的進步,現場點檢管理基準并沒有隨著技術、設備的進步而進步。
2、執行力度不夠。即使點檢標準和現場完全吻合,或管理制度非常完善,現場維修人員有時也沒有很好地去執行、實施,這是現場執行的問題,也體現了企業的整體管理水平。
3、重視產量而忽視設備管理。有時會因為增加產量,而使得事先安排好的零件更換、部分大修等作業延期或取消,結果導致發生故障。在這種情況下應充分具體分析,了解真正的原因并采取對策。如果零部件的更換周期確實是合理的,那么應該嚴格按計劃進行更換,而不能因增加產量就延期進行,以防發生故障,如果可以延期進行更換的話,應說明可以延期,即原更換周期不合理,可以延長或延期,在這種情況下就應該及時地修改更換周期標準。
4、企業經濟效益影響設備保養投入。當企業經營效益不理想時,公司往往最先想到的就是削減維修費用,而輕視保養工作就是造成保養體系不良的重要原因之一。
四、設備故障預測觀念薄弱
許多公司設備管理存在的最大問題,就是在設備故障時才修理,平時沒有做好基礎的維護保養工作,更沒有開展預防保養工作。這樣就造成了一種惡性循環,即設備不壞不修、不停不管。
如何解決大型設備故障率居高不下的問題?
設備故障分析及預測方案-這是一種對設備在生產運行過程中產生的各類數據進行有機的整合和建模,最后降低設備維護成本,減少設備故障為生產、管理帶來損失的一種方法,采用的是大數據平臺和BI分析方式,比起以往的人力更全面更便捷。
使用預測性維護可以做到:
1、對故障的種類、原因、影響等參數進行統計分析,并構建故障預測模型,為設備的購置、維修、升級等業務計劃提供支持。
2、設備劣化傾向分析,包含預防性維修和預測性維修。對設備的關鍵技術參數、關鍵零件使用情況等參數進行統計分析,提出預防性維修或預測性維修建議。
3、維修事件分析,對維修種類、維修時間等參數進行統計分析,為維修計劃及維修人員配置等工作提供支持。維修人員分析,統計每位維修人員的維修工作量,為績效考核、技能培訓等其他業務提供決策支撐。
4、分析設備的運作時間、運作狀態和實際產能等,為制定智能運維計劃,提供決策支持。
5、統計分析每種備件出入庫數量,結合設備故障預測、生產需求等預測備件需求,為備件購置等其他業務提供數據支撐。
在您的設施中尋找可以通過常規維護防止故障模式的區域。預防性維護任務使設備受益,因為隨著時間的流逝或使用量的增加,發生故障的可能性也會增加。而在實施了設備故障分析及預測方案之后只需對時間或使用情況觸發器進行編程,您的系統就可以安排預防性維護任務,以供您的團隊完成。記錄保存,計劃和資源分配變得簡單,自動和高效。
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