常设定为10%-30%范围。


2. 定任务

任务往往来自于上一年计划的不足,与往年不一样的是,企业需求更低的投入、更高的产出,故这些任务实际上是与所定指标匹配,更高效的支持目标的工作计划,这包括:

1)强化点检执行效率(预测性维修),提高故障诊断发现问题的数量、准确性、延续性和关闭率,维修的计划性得到提高。

2)重视基础工作,如维修记录的完整性、维修标准的完善,重视设备和物料采购的质量把控,引入可靠性与维修性评价,重视采购管理。

3)建立设备管理数据分析体系,形成数据驱动决策,以更精准识影响关键指标的瓶颈,将有限的资源利用在制约因素上,以获得最大的价值产出。

4) 优化设备维修人员绩效体系,以强化维修人员责任、意识和能力,采取包括产线责任承包制,开展业绩评价、工作量评价和技能评价的绩效评价。

5) 开展工厂/车间/产线级的设备管理评价机制,以建立基于目标/指标的全系统/全员考核机制,实现全面运维管理体系的构建。

6) 其他重大技术改造、维修、数字运维、工业物联网等相关工程规划及预算。

……


3. 拥抱数字运维时代的设备管理转型

指标和任务是设备经理给自己挖了一个坑,在严峻的制造业转型过程中,坑怎么也得挖,而关键在于如何完美的添上这个坑,实在是一大挑战。庆幸的是,以数字运维为中心的工业互联网时代已经到来,企业应主动拥抱时代变革所带来的红利。

“精益卫士”人工智能维修辅助系统

区别与传统设备管理软件以强调流程管理,数字运维系统强调生产人员与维修人员之间简易交互应用为主体,强调预测性和预防性维修执行,并以数据驱动强化高层决策、管理重心下移业务部门(设备部门、生产部门)、强化作业执行层的责任意识和能力培养。


  • 参考文献

杨明波,刘华,郭显昌.数字化工厂+工业维修服务体系[M]. 北京:机械工业出版社,2017.

工业和信息化部党组书记、部长苗圩 亲自推荐

第一本提出数字化运维、赋能工业制造业转型,立足工业服务生态、工业互联网发展方向应用书籍。

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