K公司设备维护管理大数据建设策略研究

发布时间：2020-03-21 15:40

【摘要】：中国智能制造2025与德国工业4.0理念的提出,使得生产技术如何与信息技术深度融合,通过信息技术的运用使得生产技术快速进行智能化、智慧化升级成为企业不断投入研究的课题。同时随着互联网技术和信息技术的快速发展,消费者在信息透明、消费需求更强调个性化的情况下,追求更高品质、更低价格、更快交付的产品,这就要求生产制造企业在产品品质、价格和交付上提高自身管理水平。生产设备是产品生产、交付的重要组成部分,新形势下,为满足消费者的需求,企业需要在现代化的设备管理方法上进行创新,将大数据的管理理念运用在设备管理过程中成为生产制造企业的必经之路。在本次研究中,笔者按照“理论基础参考——发现、提出问题——深入研究问题——提出解决方案”的研究模式,在实际生产中结合相关学术理论,同时参照K公司在设备维护管理方面的实践经验,通过深入分析发现K公司目前所存在的不足,进而找出其症结所在并为其量身制定一套优化方案。本论文研究内容在总体结构上可以分为四大章节,基本如下所述:第1章绪论。本章节即为本文的总体概述,分别阐述了本研究课题的现实基础,对于企业生产的指导意义以及目前研究领域的理论基础,通过对研究框架的深入研究,简要提出了本文的与众不同的思考点和最终研究成果。第2章相关理论。侧重于阐述企业信息化的内涵、不同的建设阶段,大数据的概念、类型及在不同行业的应用实践状况,企业设备管理概念、理论发展,以及目前主要在研究和应用的预见性维护的理论,主要说明了设备维护大数据分析涉及的学科知识和研究基础。第3章K公司设备维护信息化建设的现状及存在的问题分析。调研了目前K公司设备维护的业务管理与信息化现状,并从K公司设备维护管理模式现状、业务管理面临的挑战、最终用户对预见性维护的急迫需求等角度,分析了存在的问题及未来研究实践的机会点。第4章K公司设备维护管理大数据建设策略。以建设K公司设备维护管理大数据平台为出发点进行具体建设策略的分析研究,围绕智能决策的方向,明确主要的建设目标,为了实现建设目标,规划了工作组织,包括参与人员、角色、实施计划等,同时对大数据建设最为艰辛的基础工作数据采集进行了调研和策略分析,最后,为了确保项目实施进展顺利,对如何保障项目实施涉及的几个关键方面进行了研究和总结。第5章结论。
【图文】：

病历,设备,界面,餐厅

图 1.1 设备病历界面截图同时，因为有时候在客流量高的餐厅设备发生故障时未及时维修，影响经营业绩，所以，如果能通过大数据分析后的个性化巡检与保养，降低生产设备的故障率，一方面可以更好的支持餐厅的经营业绩，另一方面，也能节省大量的维修费用。当设备发生故障后，尽管会及时进行报修，但维修工单需要派单到维修服务商，维修服务商再安排工程师上门维修，这里涉及派单至服务商、服务商派人、人员要经过一定路程到达餐厅，甚至有的专业设备，因为当前城市没有专业维修商，还需要从别的城市的维修商安排工程师，这样势必会导致设备有一段时间无法使用。如果是在客流量持续很大的商圈，比如机场、火车站店，发生这种情况后，会严重影响餐厅营业。同时，，这样的维修方式，考虑到交通费，维修费用也很高。经过对主要生产设备发生故障时的实际维修时间的调研，统计出了一部分主要设备发生故障时的停机时间，见表 1.1。表 1.1 部分设备平均修复时间-MTTR设备分类设备名称设备型号平均修复时间加热设备陈列保温柜 KRW9-1 276 小时

设备,信息化系统,设备状况,维修管理

22图 3.3 报修单界面截图3.3.3 K 公司设备维护信息化系统巡检管理主要用于对设备进行定期巡检的流程管理，为了预防设备可能出现故障，根据设定的固定频率对设备状况进行巡查，如果检查出故障则安排进行维修。每年初会制定每种设备的固定巡检计划，如有的设备一年 2 次，有的设备一年 4 次，一个设备最多允许一年巡检 4 次，当巡检时间快到的时候，服务商执行巡检计划，并由维修管理人员进行检查与确认，当巡检时发现故障隐患，自动进行报修处理。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F719.3

【参考文献】