智能制造就其本质而言可以分为软件和硬件两个方面:软件是一种面向个性化定制生产模型式的资源协调系统,实现供应链整体优化与协调;而硬件是“智慧工厂”,即实现人、机、料之间数字化通信基础上,以统一的数字化模型来优化和指挥各个生产单元的先进加工系统。智能制造实现的关键是上述两个层面建设完成的基础,即如何实现软件、硬件的深度融合。为应对第四次工业时代,我国将推进信息化与工业化深度融合作为“中国制造2025”九项战略任务之一。提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向,着力发展智能装备和智能产品,推进生产过程智能化,培育新型生产方式,提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。智能制造的硬件部分,首先基础的是高度自动化和具有自主通信能力的生产加工设备。而智慧工厂的优化模型所给出的管理策略,基础部分就是如何实现这些智能装备和生产单元的高可用性。只有这样才能实现智能制造要求的客户定制生产任务不因产能瓶颈、非计划停机、设备加工性能不足等因素而无法执行。智能制造环境下的设备管理变化突出表现在三方面,一是大量复杂智能化设备的应用,必然引发设备运维管理在方法、工具、理念和团队方面的变革;二智能化设备的应用。
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档案管理,设备档案是包含设备全寿命的材料,一般包括设备的前期和后期。前期档案包括设备订货、随机供货、安装验收的资料,后期档案包括使用后管理和维修的各种资料。完整系统的设备档案有利于设备的全过程管理;通过对档案中设备数据技术参数的分析比较,有助于确定设备故障规律,便于故障排除和备件上报。加强设备运行状态的跟踪和维护,同时关注设备的技术改造和更新,在档案管理过程中对设备的数据信息进行分析和对比,总结设备管理的有益经验,为后续的维护和使用提供可靠的参考。
工厂呈现出少人化、无人化的趋势,装备的自主运行和高可靠性成为基本的要求。三是构建设备全生命周期管理平台是解决智能制造环境下设备管理问题,实现设备效能利用比较好化的重要举措。智能制造环境下,企业引进的复杂智能化设备在结构、性能以及相应的故障类型等方面都较传统的机械设备发生了较大的变化,且该设备一般处于生产流程的关键环节,其故障或停机对整个生产系统影响更大。如果企业仍然更多采用“计划预修”或“事后维修”,导致设备管理处于“配角”地位,设备管理工作更像是救火,虽然忙于奔命,但普遍存在设备可用度不高、综合效率偏低等亟待解决的问题。同样,智能制造环境下,企业在减少劳动力成本的同时,加大了设备资产的比重。智能设备将朝着信号和信息的自动捕获、并在信息反馈基础上按设定的控制机制自主运行的方向发展。在这样的制造环境下,对智能设备运行的有效控制,将不再依赖“人”这一传统的设备操作者,即智能设备的智慧运行和自主加工能力,将改变人与智能设备之间的关系。但无论设备如何智能,如何自动化,也避不开设备的老化和磨损,而设备停机和故障会引发整个生产系统的瘫痪。
突破传统行业管理局限和痛点问题,并且在大数据管理工作中可以达到高精度标准,符合信息化管理要求。
通过与设备、人力资源、生产线资源等相关的整合,可以实现线上+线下资源和任务分配的高度整合,提升企业整体运营效率。针对停机时间长或前后流程波动频繁的情况,保持主动切换的灵敏性,减少损失(如失误、缺陷、流程修复、停机等。)造成的损失(事故、故障等)。)人为疏忽造成的。在这个过程中,数据收集和数据采集也是整个智能的基础。工作主要包括:定义例行检查。查询和跟踪。过程控制、数据存储和调整。对提高工作效率,降低企业工作成本具有重要意义。通常,标准包含许多算法,但其中一些算法可以是基于遗传算法的遗传算法。结合科技创新,为您提供比较好的产品,实现更高的产品价值。它包含了资产和设备管理的全过程,从采购,(安装)使用,维修(轮换)报废等一系列过程。济南工业设备全生命周期管理
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