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换名片 现如今，企业的设备投资常常在总投资中占至少50%的比例。投入如此之大，设备的利用率却普遍低于60%，进而导致成本居高不下，效益不如意的结果。因此设备能否充分利用，直接关系到投资效益，提高设备的利用率，无异于降低产品成本。
在智能制造的浪潮下，企业越来越重视生产设备的数据采集和车间联网。
但是，多数制造企业虽然花费巨资上了非常先进的设备，但设备管理维护、人员知识结构仍停留在较低水平。
数采基本靠笔，处理基本靠人，分析基本靠猜(经验)。可以说是买来了工业4.0的设备，却延续着工业2.0的管理。
设备管理痛点非常普遍：
设备是个黑盒子，运行数据拿不到，人工统计不准确；
设备利用率低下却无从下手，OEE总是算不准；
设备点检、保养任务，有计划难执行、假执行；
设备异常报修，信息传递慢，工程师迟迟不来；
设备异常无记录，无数据，经验式管理；
设备故障频发，修复周期长。
问题是很多，管理方法也毫无新意，总是安排专人或专门的部门负责，对设备利用率进行统计或者建立一个统计标准进行规范。
举个例子：
应开机时数，统计单位是分钟不是小时，不同车间每班或每天的应开机或计划的开机时数是多少？
停机时间和原因的记录要求，每个单位，记录这些数据的表单名称，各设备的记录方式是什么？
由谁负责记录，是哪位操作工？统计反馈的途径，由谁将记录反馈给车间统计者，再给公司归口统计单位？
那传统的设备管理方法有没有起到效果呢？很遗憾，并没有！
传统的设备管理方法无法保证数据的真实性和准确性，无法确保数据全部反馈上去且数据是有效，以及获取精密准确的设备开机时间、停机时间。一旦出现停机情况，无法知晓设备在具体哪个时间段停机，停机时间多久。返修记录因为没有人检查，所以往往企业里设备维护人员修好了就完成了工作，再也不做记录工作，这样就不便于横向展开。
设备管理如何更好？
根据相关数据统计，目前我国企业生产设备的数字化率平均为47%，关键工艺的数控化率51%，关键设备联网率41%。设备数据采集受制于工业现场协议众多、原厂不开放不支持、设备数据不确权等原因，设备数采仍然是生产现场数字化推进中最大的痛点之一。许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性，通过IoT和AI实现预测性维护，但目前动辄数万的数采费用，让许多工厂望而却步。
如何低成本提高设备的利用率？
如何消除设备异常停机的次数？
如何帮助到企业防微杜渐？
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讲师介绍：工业互联网专家：周进刚、资深顾问：张士军
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