現(xiàn)代科學技術和現(xiàn)代化治理不僅是提高經(jīng)濟效益的決定性因素，也是確保企業(yè)安全的前提條件。發(fā)電廠的設備檢修治理科學化是現(xiàn)代企業(yè)組織生產和治理的重要手段，也是我國電力企業(yè)堅持自力更生方針，走向治理現(xiàn)代化的一項重要技術經(jīng)濟政策。搞好發(fā)電廠的檢修治理工作是保證發(fā)電設備安全、經(jīng)濟運行的重 要措施之一，也是設備全過程治理中的重要環(huán)節(jié)。如何更科學地治理好設備，提高設備利用率和安全可靠性，降低檢修費用，已成為擺在電力企業(yè)面前不容回避的問題。是沿用傳統(tǒng)的以周期為標準的計劃性檢修制度，還是在實踐中探究出一條以設備實際狀態(tài)為標準的狀態(tài)檢修制度，需要做出正確的推斷和合理的決策。設備檔案管理是設備管理的重點。精益設備管理體系
礦山設備管理普遍存在的如下問題 1.設備更新速度慢，裝備落后不能適應生產發(fā)展的需要。 現(xiàn)在市場經(jīng)濟大行其道，按勞分配，提高了企職工的積極性，生產指標也在增長。企裝備的更新速度，由于管理落伍，資金不到位等，換代緩慢。機器落后給企業(yè)的經(jīng)濟相比之下增長，成本的降低產生了一定一定的影響，如能耗高，維護費用高等。 2.設備日常維護保養(yǎng)工作欠缺 對設備的維修制度執(zhí)行不夠徹底，很多沒有重視設備維修制度的重要性，按計劃維修，維修致使許多設備錯失了合適的修理時間，無形中增加了儀器增大維修費用。對那些易損耗，需清潔潤滑的部件維護不到位，礦山企業(yè)的工作環(huán)境決定了礦山設備平日的維護要遠遠高于其他行業(yè)。但是很多企/重視的是設備的著重維修服務，而忽視了設備的日常潤滑，清洗，導致了設備的損耗提高，維修間隔短暫等。 對設備的封存不夠完好，既沒有采取防潮，防塵等直接錯失，也職員沒有專門的人員看管檢修等，這也影響了設備的技術狀況。江蘇設備管理系統(tǒng)功能設備精細化管理有效縮短裝置設備檢修時間、延長檢修周期。
通過設備管理系統(tǒng)，可以有效的梳理和整理企業(yè)現(xiàn)有的生產設備，通過對設備進行二維碼編碼，實現(xiàn)一物一碼，進行信息化管理。通過設備管理系統(tǒng)對設備管理模式的梳理和管理流程的規(guī)范化，可以促進企業(yè)設備管理水平的提升，從而提升企業(yè)設備的生命周期。通過設備管理系統(tǒng)的建立，為企業(yè)建立了一個以設備為主的數(shù)據(jù)中心，該數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)隨著生產的時間而不斷的積累企業(yè)的設備管理數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)信息共享、查詢、統(tǒng)計和分析方便，避免了人員變動等造成的資料和數(shù)據(jù)的缺失，管理安全穩(wěn)定。
隨著設備自動化、數(shù)字化水平的提高，工廠亟需提升設備管理能力。結合長期的實踐經(jīng)驗，總結了大部分企業(yè)在設備管理方面存在的5大誤區(qū)，并給出對策建議，希望可以幫助企業(yè)少走一些彎路，提升設備運營績效。在智能制造的浪潮下，我國積極推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設，制造業(yè)也正在積極轉型，自動化、數(shù)字化、智能化水平很大提高，各行業(yè)企業(yè)越來越重視生產設備的數(shù)據(jù)采集和車間聯(lián)網(wǎng)，設備數(shù)據(jù)可視化程度顯著提高。但是，多數(shù)制造企業(yè)雖然花費巨資上馬了非常先進的設備，但設備管理維護、人員知識結構仍停留在較低水平：數(shù)采基本靠筆，處理基本靠人，分析基本靠猜(經(jīng)驗)?？梢哉f是買來了工業(yè)4.0的設備，卻延續(xù)著工業(yè)2.0的管理。設備運維過程需要做到人過留名、雁過留聲。
在傳統(tǒng)檢修制度下，到期必修，按部就班，周而復始，拆拆裝裝，沒有任何靈活的余地，在很大程度上導致了技術治理人員不思開拓進取技術治理工作在原地打圈圈，僵化了技術人員的思維方式，從目前情況來看，生產技術治理工作跟不上形勢的進展，自然與治理體制有關。在計劃性檢修制度下，由于自己對檢修工作的安排無權作主，設備得不到及時檢修，檢修錯位，淡化了設備治理人員的責任，設備出問題了，往"設備事故"上一堆了事。導致問題無法重現(xiàn)過程，無法追責，大家得過且過，從而導致生產的效率低下。非煤礦山設備日常點檢和定期巡檢如何通過信息化的手段落實？煤礦設備管理系統(tǒng)方案
加強設備管理有助于提升設備的開車率。精益設備管理體系
“預測性維護”一直是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的熱門話題，聲稱通過IoT和AI實現(xiàn)了預測性維護的公司繁多，許多工廠也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(jù)筆者觀察，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(shù)據(jù)提取可解釋的工業(yè)機理邏輯，難度遠超想象。主要有兩個塬因：一是因為許多企業(yè)的基礎數(shù)據(jù)還缺乏積累，比如設備基本的巡點檢、維護保養(yǎng)、故障分析記錄，都還是散落在各種紙張、Excel中，設備缺乏數(shù)字化檔案，基本維護保養(yǎng)數(shù)據(jù)、備件更換記錄、故障和修理數(shù)據(jù)，包括設備的故障特征數(shù)據(jù)還沒有結構化的積累，就不可能實現(xiàn)模型的訓練和驗證；二是許多廠商企圖單純依賴數(shù)據(jù)分析路徑而忽略了設備工程師現(xiàn)有專業(yè)知識和經(jīng)驗的融入，光靠數(shù)學和AI算法容易走入統(tǒng)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。精益設備管理體系