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設備0故障！可能辦到嗎？
從設備資產效益產出角度看，我國制造業的設備綜合效率的提升空間巨大。據統計，我國大部分離散制造業的OEE在40%左右，距離發達國家至少還有30%-40%的提升空間。同時，很多企業對設備維護和保養的精細化管理不夠重視，造成異常停機和備件浪費等隱性損失。在當前疫情沖擊、全球化局勢不確定性進一步增加的形勢下，提升設備管理水平可以為企業的生存發展，提升競爭力帶來寶貴的機會。
如何構建面向新型設備的管理能力，是當前我國制造業面臨的一個問題和挑戰。為此，我們總結了制造業企業存在的5大誤區，并給出了對應的策略建議，希望可以幫助企業少走一些彎路。
1、數字化采集難
根據相關數據統計，目前我國企業生產設備的數字化率平均為47%，關鍵工藝的數控化率51%，關鍵設備聯網率41%。然而由于設備數據采集受制于諸多原因，仍然是生產現場數字化推進中最大的痛點之一。
2、數字預防為主，維修為輔化采集難
大部分制造企業中都是生產為大，設備只是保障部門，只要設備還能運轉，就不會停產。這導致設備維護改善的時間和資金投入嚴重不足，設備部也陷入四處救火、窮于應付的被動惡性循環。究其原因，是因為企業沒有從工廠端到端視角看設備停機的損失。在設備故障出現初期征兆的時候進行維護，遠比造成停機后再維修造成的損失和投入成本要小得多。
設備管理經歷了四個發展歷程：從1.0的糾正性維護(CM)，到2.0預防性維護(PM)、3.0的可靠性維護(RCM)、4.0的預測性維護(PHM)，本質上是以設備健康管理（EHM：EquitmentHealth Mangment）為中心，從“治已病”到“防未病”的進化過程。通過EHM，設備健康狀態不再是簡單地劃分為正常、異常。
例如可以通過設備管理系統搜集到的基礎數據，分析評估出設備的亞健康狀態，提前維護，大大減少設備維護成本。通過數據準確、快速的判斷出設備健康狀態、故障征兆原因，對設備管理人員的故障診斷起到重要輔助作用。這樣，設備管理人員的職責從原來的壞了再修，轉向如何保障設備健康運行的專業維保維護工作，進入良性循環。
3、設備問題就是設備部的事情
在許多管理者觀念和行動上始終認為設備出了問題就是設備部的事情，導致生產部門對設備的故障不關心，對影響產量、質量的設備維護不重視。設備維護工程師也往往因為地位低、薪酬低，自嘲為看門狗和替罪羊：節假日，別人可以休息，他們卻不能離開，因為這正是維修設備的好時機；凡是出了問題，無論是設備停機，生產停產，還是質量事故，都會與設備相關，設備人員幾乎永遠是背鍋俠。
設備部成了優秀人才最不愿意去的地方。這種惡性循環現象需要生產管理者身體力行，樹立正確的設備管理理念，構建生產為主體的全員自主維保體系。只有生產部門管理者重視起來了，生產設備操作者才會改變對設備漠不關心的態度，才能有效進行設備保養。這個光靠設備部是玩不轉的。
4、將設備維護當作成本中心，忽視了冰山下的損失
許多管理者認為設備零故障是不可實現的，企業在遇到困難需要削減成本時，很多情況是拿設備維修費用開刀，甚至提出讓維修預算每年遞減百分之幾的目標。維修的投入是設備日常維護所投入的人工費、各類防護費、備件費，以及設備管理系統的投資。產出是什么呢？是避免由于設備維護不足、設備管理不善帶來的設備停機、精度或者質量缺陷帶來的損失。如果對這些損失的價值誤判，則容易扼殺設備維護技術和管理體系的改善性投入。
在實際操作中還存在一個問題，就是備件的更換，很大程度上掌握在維修工手上，存在著許多“人為掌握”更換的因素。維修人員大都靠經驗判別備件損壞程度，對懷疑有故障的零部件，通常為了減少麻煩，即使還可以用也會更換成新的，導致產生過度維護的隱性浪費。這塊隱形的損失，如果通過構建更精準的備件壽命管理，可以轉變成“利潤”。
設備維護工作由過去強調為生產服務，追求較高的設備完好率指標轉變到以企業的經濟效益為中心，要求設備管理工作重視維修費用的管理與控制，找到以最少的維修費用達到最高的設備可利用率的平衡點。企業高層管理者應當從“投資”的角度認識維修和設備管理，實現轉變設備管理理念。
5、忽視了數字化建設和數據積累
許多工廠期望將自己對設備故障的不確定性交給 “預測性維護”來解決。但據觀察，目前大部分此類項目預測的準確率很低，仍是概念和實驗性的居多，在可解釋性，可驗證性、可復制性上都還存在有問題。
預測性維護的落地比預想中困難，是因為企圖單純依賴數據提取可解釋的工業機理邏輯，難度遠超想象。
主要有兩個原因：一是因為許多企業的基礎數據還缺乏積累，比如設備基本的巡點檢、維護保養、故障分析記錄，都還是散落在各種紙張、Excel中，設備缺乏數字化檔案，基本維護保養數據、備件更換記錄、故障和修理數據，包括設備的故障特征數據還沒有結構化的積累，就不可能實現模型的訓練和驗證；二是許多廠商企圖單純依賴數據分析路徑而忽略了設備工程師現有專業知識和經驗的融入，光靠數學和AI算法容易走入統計陷阱，只是得到了相關性，不容易得出可解釋、可預測的因果性模型。
所以我們建議工廠一是要重視設備數字化檔案、基礎維護、維修工單、故障樹等這些基本數字化能力的建設。二是針對重點的高價值、停機高損失設備，將經驗模型和數據模型結合建模，而且模型的輸出，目的是起到輔助人員維護維修的作用，最后還是需要交給人來綜合判斷。
總體來看，設備之于工廠，就像槍之于戰士。許多設備維護維修技術體系，也確實是從軍隊武器維護體系發展來的。構建新型的設備管理能力，需要工廠管理者認識到設備是構建工廠核心競爭力的基礎，積極變革設備管理和作業方式，向數字化、智能化發展。根據Gartner預測，到2022年，60%以上的設備將實現基于數據的智能運維方式，設備智能化管理和運維能力將會是衡量一個工廠核心競爭力的重要標志。