摘要：在如今智能制造兴起的年代，其企业的设备管理水平也不断达到了发展。而对于目前我国设备管理的发展现状来说，还存在很多有待解决的问题。因此为了提高企业的经济效益，就必须提出智能化的设备管理制度。从而不断满足企业大规模定制产品、多样化的设备等的发展需求。
关键词：设备管理 预知维护 大数据分析 定制生产 智能制造
引言：随着国际发展和中国制造规划的不断推进，致使我国的设备不断向智能化方向发展，如今，新的生产模式正在逐渐普及。而智能环境下设备管理模式使人们的生产方式正悄然的发生变化。这种新的设备管理模式不仅能够提高企业的生产效益，而且还有利于延长设备的使用周期与提高设备的安全性，对企业长期的发展具有重要的现实意义。
一、设备管理发展现状
（一）据相关部门的调查数据显示，我国现代制造业中每年因设备故障和停机所使用的维修费用，正呈直线上升趋势发展，其中大约占去了生产总成本的百分之三十到四十左右，对于这种问题的发生，期货总绝大多数是因为维护管理方法无效所导致的。因此，为了保证企业的经济效益，保证设备具有安全性，如何进行设备更好的管理成为了制造业研究的重要课题。
（二）二十世纪初，前苏联为了使设备更好的管理，制定了计划预修制度，该制度中指出，当生产设备工作工作一定的时间之后，必须按照事先制定的计划进行检修、维护。而随后不久的时间内，美国又相继提出了生产维修制度，该制度表明，企业必须将生产作为中心，实现企业综合经济效益为目的，使生产成本不断降低，更好的迎合市场发展的需要。而生产维修制度其主要就是以设备故障类型作为基础，将维修费用控制在最少范围之内。之后的日本又提出了全员生产维修制度，而在此制度中，以实现设备的综合效率作为主要目标，对于设备所有的部门来说，都要参与到设备维修的工作当中去。不同时期不同国家不同的设备管理制度，都为其生产的发展注入了新鲜的血液，提高企业在市场上的竞争力的同时，也实现的企业利益最大化。
（三）时代的不断发展以及智能创造的兴起，传统的设备管理理论已经不能适应现代化的发展需要。而对于目前情况来看，智能化的设备管理系统逐渐深入民心，其重要表现在以下几方面。第一，设备故障类型多样化。相对于传统的设备来说，现代的生产设备不管是从性能、还是结构等方面，都发生了翻天覆地的变化，因此设备出现故障时的类型也就具有多样化。第二，设备维护周期不确定性。对于设备而言，其中存在一些价格比较昂贵的零件，在使用过程中由于一些规则而遭到过早的淘汰，致使设备部件的使用率不断下降；另外，还有一些部件明明在使用过程中已经出现故障，而没有得到及时的检修，致使使用周期大幅缩短。第三，设备维护总成本缺乏科学配置化。对于制造业整体环节来说，其设备有着不同的分工，当然对应的维修成本也就不同，为了使设备维修总成本得到有效控制，作为设备管理人员就必须进行科学化的配置，在不影响生产效率的基础上，对设备进行科学的维修计划，从而实现总成本降低的最终目的。第四，提高处理突发问题的反应力。对于现代制造业来说，其生产工序复杂，设备的样式更是多种多样。其中如果某一设备突然出现故障，那么整个企业生产也将无法进行。因此，为了提高处理设备突发问题的反应能力，作为工作人员来说，必须对设备进行实时监护与维修计划。第五，设备维护与生产排产。对于生产排产工作来说，需要在使用的设备上进行排产工作，有效的将设备为维修制度与上产排产的模型形成高度的集中，通过利用集中的设备进行对生产排产的模型实现实际生产排产的确切要求。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
二、智能化设备管理
所谓的智能化设备管理，就是利用大数据的分析技术，不断实现设备智能维护、智能感知等功能。其中涉及到的技术主要包含以下几方面内容。
（一）数据采集技术：为了使复杂的设备系统实现更好的管理，首先就要获取健康的状态作为基础。而不同的生产设备具有不同的的参数。因此，根据不同制造业的实践需要，就必须使用成熟的检测技术作为指导；而针对具有个性化的制造业来说，出于经济的考虑，可以选择相应的传感器来达到设备健康管理的目的。
（二）数据处理分析：对于数据处理分析来说，其主要就是对数据进行特征提取、评估、分析设备健康状态的内容。数据状态决定了设备的状态，要想表现设备状态还需要模型化来进行量化。因此，对于数据处理分析来说，对原始的数据进行处理是其一，其二就是将数据特征降到实用性的层面，其三，就是通过对模型的识别来进行设备的识别，同时对设备的健康状态进行有效评估，为以后预估设备健康提供数据依据。
（三）健康趋势预测。对于预知维护制度来说，不仅需要对淘汰设备进行健康状态评估，而且需要在此数据分析处理基础上，对正使用中的设备进行未来健康走势的预估。健康趋势的预测方法其中有基于模型、知识、数据三种算法，而对于智能制造环境下的设备管理来说，应该根据企业的实际情况做出相应的算法判断，从而对企业设备的健康状态做出科学的预估。
三、设备管理发展展望
（一）几十年的就有的设备管理制度，经过时代的发展已经取得了显著成效。目前，基于智能制造企业的发展以及制造模式的巨大变化，对于设备管理工作来说，更需要智能化的方法的加入。因此，为了构建维护决策建模，在有关设备的预测方法上，就要以企业能够获得设备数据的多少为现实基础。
（二）对于维护模型来说，其中着重需要考虑设备的健康状态等一切因素，及时对老化的设备存在的波动做出新的维护策略，从全方面因素考虑设备的维修，实现经济、效率与安全因素同时具备，最终得出有效的维护计划。对于生产排序方面，就要着重考虑随机性的生产模式，能够对生产排序发生变化时，及时的将变化传输到设备管理系统当中，从而设备做出同步的动态调整。
结论：基于智能制造环境下的设备管理体系，将更加符合现代制造企业的发展节奏，满足企业产品更加个性化、系统更加复杂化、决策更加动态化的需求，在不影响企业设备安全的基础上，能够尽可能的维护企业的利益，提高设备的使用率，从而逐步提高制造企业的市场竞争力，为中国制造企业的发展提供一条坚实的发展道路。
参考文献：
[1]李帅，赵少勇，张智聪，晏晓辉，胡开顺. 工业工程专业设备管理课程体系设计及基于数字化工厂技术的教学实践[J]. 东莞理工学院学报，2017，（05）：118-122
[2]施灿涛，刘璐新. 面向智能制造的设备管理应用研究[J]. 冶金设备，2016，（05）：49-52.
作者简介：
江小刚（1975-），陕西宝鸡，职称：高级企业信息管理师，学历：大专，研究方向：中国西电集团西电宝鸡电气有限公司企业管理处副处长，负责企业各类信息化项目的前期策划，中期建设，后期维护等工作，长期致力于企业信息化和工业化的融合建设工作。担任国家工信部“西电宝鸡电气中低压输配电装备智能制造新模式项目”实施负责人。
论文作者:江小刚
论文发表刊物:《电力设备》2017年第28期
论文发表时间:2018/1/18
标签：设备论文; 设备管理论文; 企业论文; 智能论文; 宝鸡论文; 健康论文; 数据论文; 《电力设备》2017年第28期论文;