随着信息革命的深入推进,数据已经成为国家基础性战略资源。同时，各行各业都逐渐重视数据的重要作用，在现在以至于未来，数据驱动发展都是各行各业所不能忽略的。但是掌控数据主权,实现数据驱动发展,是个复杂的系统工程，并不是一蹴而就的。

随着大数据时代的来临，设备管理同样需要大数据的支持，才能更好的将设备管理好。一般来说，生产行业需要通过大数据的分析，对设备进行预防性维修、实时跟进、动态管理，将设备故障消除在萌芽状态。

除此之外，大数据对生产设备的管理却不仅限于此，大数据的作用也不应该局限于此。如何利用大数据完成对于生产设备的管理，进而提高生产效率，在制造业或者工业行业真正实现“数据驱动发展”，我们还有很远的道路要走，今天就和大家聊聊，在生产设备管理上，如何利用大数据进行管理。

一、生产设备管理的意义

生产设备是企业组织生产的重要物质技术基础，是生产力的重要要素之一。俗话说: “工欲善其事，必先利其器”，在现代工业生产的条件下尤其如此。不断改善生产设备的技术状态，提高设备装备水平和利用效率，减少设备维修所占用的流动资金，降低设备维修费用，提高设备管理人员和维修人员的素质，对实现企业的生产经营目标和提高企业经济效益有着十分重要的意义。

一般来说，企业生产设备的管理有以下三个方面的意义：

1.设备管理是企业内部管理的重点

生产设备是生产力的重要组成部分和基本要素之一，是企业进行生产和管理一个重要的工具和手段，是一个企业生存和发展的重要物质财富，也是一个物质社会生产力的发展水平的象征。无论从企业资产的份额上，还是从管理工作的内容上，以及企业市场竞争力的体现上，它都占有相当大的比重和非常重要的地位。做好生产设备的管理和使用，提高设备管理水平，对促进企业的进步和发展具有重要意义。

2.设备管理是企业生产的保证

企业在生产经营活动中,设备管理的主要任务是为企业提供良好而又经济的技术装备，使企业生产经营活动基于最好的物质技术基础之上，保证顺利生产经营，确保企业提高产品质量，提高生产效率，降低生产成本，安全生产，从而使企业获得最大的经济效益。

3.生产设备管理是企业提高效益的基础

企业生产经营的目的是为了获得最大的经济效益。企业的一切管理活动也都紧紧围绕着提高经济效益的中心，设备管理是提高经济效益的基础。提高企业的经济效益，简单地说，一方面是增加产品的产量，提高劳动生产效率；另一方面是为了降低消耗，降低生产成本，在这一系列的管理活动中，设备管理占有特别突出的地位。因此，加强设备管理是提高设备质量的重要手段。

二、目前生产设备管理的问题

众所周知，工厂设备管理的基本任务是一般指的是：通过经济、技术、组织措施，逐步做到对工厂主要生产设备的设计、制造、购置、安装、使用、维修、改造，直至报废、更新全过程进行管理，以获得设备寿命周期费用最经济、设备综合产能最高的理想目标。

在传统行业里，设备检查、保养和修理是设备管理方面的中心环节，也是工作量最大的部分。要合理制订设备的检查、维护保养和修理等方面的计划，并采用先进的检修技术进行定期检修与保养，才能尽可能优化人员检修流程，节省企业资本。但在现在的传统行业中，生产设备管理仍然存在一些问题。

1.数据收集不准确

现在很多制造行业工厂仍保持着人工录入数据，包括故障描述相关的信息，有专人分析，再经过多方共同确认环节确定几类根本原因，再分配给相应的工作人员制定行动计划。人工录入数据时可能会出现错误，故障相关信息描述被不同的人理解也可能会得到不同的结果，再经过多方共同确认、分配工作，所经历的时间长、流程复杂，不仅浪费了时间，还影响了检修效率，如果因为检修不及时造成了设备故障、流水线暂停等问题，更是造成了巨大的损失。

2.对于生产设备监管手段不足

对于车间的生产设备，很多制造业工厂缺少有效的信息监控和管理手段，还是运用传统的方式对设备以及配件部件进行管理。在整个设备管理、备件管理、计划管理、维修管理中都是通过纸质的方式来传达和执行。

而这样的监控和管理方式存在效率低下，信息传递不到位，错误率高等问题，这些问题使得工厂部门对于生产设备的处理会不到位、不及时，错过生产设备管理的最佳时期，从而不利于生产的效率提高。生产设备管理需要信息监控和合理的管理手段，才能对生产设备完成有效的管理。

3.公司对生产设备缺少直观了解

最后是目前很多制造业行业的生产设备管理中缺少对于设备的直观反映，企业高层或者管理人员对于公司生产设备了解不够。对于设备图纸、手册管理存在缺陷，没有实现真正的现代化和数字化，进而导致生产设备管理只能通过纸质文件，大大的拖慢了生产设备管理的效率。进一步导致公司不能对车间内设备有一个直观的了解和有效的统计，设备的相关信息统计困难。

基于这些问题，制造业企业可以引入设备管理系统，帮助生产设备管理完成现代化数据化，用大数据手段和技术对设备进行管理，使设备管理信息化、规范化、合理化、透明化。

三、大数据生产设备管理的方式

由于数字化趋势进入了各个行业，对于现代工厂制造业来说亦是如此，数字化的需求迫在眉睫。现代工厂企业急于寻求一套利用科技实现数据采集、分析，直接可以汇报设备生命周期并进行故障预警的平台。我们一般讲的大数据方面的生产设备管理是从生产设备管理方式和平台来为现代工厂企业提供方案。

1.生产设备管理方式

（1）实时生产监控

将大数据技术引入生产设备管理可以从数据的根源开始，减少人工收集数据，通过大数据技术和设备完成生产设备数据的收集。

一般可以在生产过程中通过传感器监控，同时上传制丝生产线实施生产状态、卷包生产线实施生产状态、接口环节开发防差错告警，全过程实时监控，状态秒级刷新。

（2）经济运营分析月报

这一部分指的是以企业月度经济运行分析为基础，实现无纸化信息传递，保证数据传递的准确性和时效性。从产量、产值、质量、设备、消耗等9个维度对企业生产运营进行对比分析和趋势分析，为企业经济运行分析提供第一手数据支撑，大大缩减了工作量，提高效率的同时节约了成本。

通过大数据技术和平台的分析大大替代了人工工作，减少了人工的工作量也减少了错误率，促进了工厂企业的数字化转型，能够充分利用生产设备数据。

（3）设备故障预警

对旋转设备而言，绝大多数设备故障都是与机械运动或设备振动相密切联系的，振动状态监测具有直接、实时和故障类型覆盖范围广的特点。因此，振动状态监测是针对旋转设备的各种预测性维修技术中的核心部分。

大数据设备管理可以从生产线中采集到振幅、频率、相位等信息，结合当地湿度、温度、空气质量等，并充分考虑到润滑油等其他因素对设备的影响，利用优化的聚类分析K-均值算法、变化和偏差分析等数据挖掘方法建立设备健康指数模型并及时进行设备预警。

2.大数据生产设备管理平台

今天我们就以盈析数据BI为例给大家讲解一些大数据平台如何应用到生产设备管理中。

从数据处理方面来看，盈析数据BI平台内置了数仓实施工具，其中丰富的处理转换组件，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度，用于帮助企业构建数据仓库，完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析。盈析数据BI 能够导入多种数据类型，便于生产设备数据导入，进而对生产设备数据进行清洗、转换和调度，完成对于生产设备数据的初步处理。

从数据分析方面来看，盈析数据BI内置了敏捷数据分析看板，面向业务人员，非常容易上手，能够满足工厂对于生产设备数据综合分析的需要。并且盈析数据BI还可以供报表分析、大屏可视化、自助式分析、报告应用、预测与挖掘等多元化分析方法，全方位提升数据分析能力，精准支撑领导决策。

从数据可视化方面来看，盈析数据BI平台内置了近百种组件特效，任意组合即可制作酷炫灵动的大屏驾驶舱，并且可以以图表结合的形式生动直观地展示企业KPI指标，为领导提供的“一站式”决策支持，帮助工厂领导在生产设备管理方面完成领导驾驶舱建设。除此之外，盈析数据BI还可以完成3D可视化，能够逼真的动态模型仿真、拟实场景交互和实时数据监控，帮助生产设备数据监控，帮助企业领导对生产设备有一个更为直观的管理和了解。

随着科技的发展，人们进入大数据时代，这个名词也越来越多的出现在各个领域和不同的行业中。大数据的力量是巨大的，它能够帮助企业加快生产节奏、减少可避免的隐性成本，帮助企业创造更大的价值。

目前在工业设备的管理中，数据都是独立的，而且零散的被存储在不同的位置。虽然我们越来越意识到这些数据的价值，而且我们也明白数据都是有用的，但是如何使用，是在工业设备的管理中大家直在讨论的问题，希望今天的讨论能够对大家产生一些帮助。

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