工业4.0对设备管理提出新要求(一)工业4.0的特点非常清晰，即通过信息通讯技术和网络空间虚拟系统相结合的信息物理系统(Cyber-PhysicalSystem)，将制造业向智能化转型。这种转变下，工业4.0中“智能制造”、“智能生产”和“智能物流”的主
题
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，将使企业高度自动化，高度信息化，高度网络化，这也势必大大提升企业对设备的关注度，同时也对工业4.0环境下的设备管理提出新的要求。工业4.0带来三重“便利”工业4.0将对设备管理产生巨大的影响。在通过互联网完成工厂纵向集成和端到端集成后，整个工厂、甚至若干工厂间的设备形成互联的网络，系统将自动拉动所有人员进行设备维护。管理者可以根据所有设备的实时状态进行生产
计划
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和配置，设备的维护经验和故障信息可以得到更充分地共享和交流，设备的备品配件也能够更好地统筹管理和使用，这都将大大提升设备的使用效率和快速响应速度。具体而言，主要体现在以下三重“便利”。设备管理组织更加扁平化，组织信息得到更多共享针对以技术和网络为先导的工业4.0产业转型，首先可能打破的是目前设备管理的组织架构。传统的设备管理组织基本上是直线职能制，其存在原因是由于管理设备的权威基本是在组织的上端，当决策被上层制定后，从上至下的信息和任务传递方式比较容易被基层接受。但是这种传递大多是单向的，或者是不充分的由下向上和部门之间的信息传递，上层管理者在不能充分了解相关信息和数据的情况下做出的决定，就会出现与现场不符的现象。另外这种架构也不能很好地激励基层人员的积极性。不过,在很多推行精益生产的企业中，基于全员生产性维护(TPM)方法下的设备管理系统部分地弥补了直线职能制的缺点，它在直线职能制的组织架构之外增加了许多矩阵制的活动小组来解决问题，来自不同部门的成员在小组的定期活动和交流中，增加了信息的传递，大大提高了平级之间的信息共享。但是这种方式中管理者和基层人员之间大多还处于一种结果导向和由下向上汇报的过程，而活动小组从高层管理者得到信息的过程也相对被动。信息共享问题在工业4.0的企业中可谓水到渠成，信息收集和信息
分析
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都可以通过物联网的方式直接在工作终端(设备)中得到。只要开通相关的权限，所有的信息就可以通过搜索终端在数据库中取得。在统一系统中，所有的数据无需增加重复收集的过程，只要不断地调用和计算即可。例如，在生产现场统计设备综合效率(OEE)的数据，原先需要收集一个时段中,设备计划生产过程的实际停机时间、每个零件生产的节拍、生产零件的数量和合格品的数量等数据。一般这些数据可能出自不同职能部门的不同系统，但在高度信息化和网络化的4.0时代，所有的信息可以实时从设备(智能工厂中物质就等于信息)上得到，并能实时计算反馈结果。由于信息化和网络化的便利，很多流程和工作也将由电脑实现。随着高度自动化，工厂中原先以劳动密集型为主的生产形式逐渐变化为资金和技术密集型的形式，这种变化目前在国内沿海经济较发达地区已经越来越明显，同时逐渐向中西部地区蔓延。随着高效的信息处理方式及智能决策的辅助，将大大增加所有人的管理幅度，这种变化将在组织信息越来越充分分享的同时，使管理架构变得更加扁平化。设备管理流程发生巨变,执行更加
标准
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化随着工厂信息化和网络化、以及设备自动化程度的提高，设备
管理制度
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中的流程将发生巨大改变。原先流程中由人工进行操作的很多工作结点将由设备替代，若干年前银行人员被电脑和ATM机替代的场景也将在工厂中更频繁地发生。当然工业4.0对设备管理制度的编制是有好处的。制定制度的前期就有充分和有效的数据为决策者提供依据，再配以有效的分析系统，将大大提高制度制定的效率和效果。例如对于设备综合效率的提升，系统就可以按照设定参数帮助决策者自动收集相关数据，并发现数据中影响综合效率的关键因素，从而更高效和有针对性地研究和解决问题。这种变化对设备管理制度的执行是正向的，原先人为因素较多的执行过程将变得更加标准和严格。系统只需按照制度和流程设定程序，在条件满足时就会严格执行，这也使程序的进行更加清晰。例如设备故障报修制度，流程文件要求在不同的停机时长后得到不同级别的响应。信息化不充分的条件下，由于信息传递不及时和人为掩盖而造成推诿和响应不及时。但在工业4.0的工厂中，系统将在不同的时间点自动给不同的管理者发送信息：设备一旦发生故障,系统会马上通知班组长，若15min未恢复，将自动报警通知维修人员进行维修，1h后如果未修复，则升级至车间主任。整个流程，设备会严格按照设定的维护计划自动发出指导和报警，提醒相关执行者完成任务，在由系统主导的执行过程中，不会给任何执行者推诿的理由,所有人员将被拉入严格的标准化工作状态中。物质就是数据，设备维护更便利工业4.0强调物质就是数据,从技术层面上来说,无论是一整套设备还是设备当中的1个元器件,理论上都能够将相关信息提供到系统中。这种提前采集到的数据可以预警相关潜在故障，而不是必须濒临故障或出现破坏性现象后才去处理。例如:通过轴承的振动频率和原始数据来判断轴承是否损坏，当发现频率变化时,轴承往往已经处于快速损坏期,对设备效率影响较大。而工业4.0下的智能轴承却可以在原材料和轴承的油脂中增加相应传感器,当轴承的原材料应力变化到一定程度或者轴承油脂中金属碎片浓度达到一定值时,通过系统发出维护或者修理的信息,使准备和维护的时间大大提前。
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