关键词:
大数据
标准化
设备管理
摘要:
近年来,富士康在推动智能制造和数字化转型方面做出了重要努力,通过不断进行产品技术创新和高质量发展,富士康成功推动了“工业互联网”的发展,并取得了稳定的业绩增长。在新型工业化的发展趋势下,富士康将“大数据+工业互联网”作为新事业布局的重点,并投入大量资本用于发展智能制造和“百万机器人计划”,以应对当前面临的“用工难”问题。为了发掘设备维护的规律性及可控运行,建立智能型的数据采集、状态监控、异常追踪和预警分析模型已成为必然的趋势。因此,基于大数据的标准化设备管理研究对于保障机器设备的健康高效运行至关重要。
本文以郑州富士康ZZC设备管理为研究对象,简要阐述研究背景与意义,并就支持论文的相关概念与基础理论进行归纳总结;通过查阅文献、问卷调查及现场访谈等方法对ZZC设备管理现状及优化方案进行研究。
首先,阐述国内外设备管理的发展历程以及新思维、新模式和新理念,分析了发达国家和中国制造业企业在设备维护方面的现状和发展水平。通过问卷调查与半结构化现场访谈,收集了设备使用过程中的典型问题,总结ZZC在设备管理过程中存在的缺失,并对设备管理存在的问题点进行成因剖析,设计了基于大数据的标准化设备管理优化方案。
其次,对标准化融合大数据技术解决郑州富士康ZZC设备管理问题进行适应性分析,有针对性的从设备管理组织、设备保养流程、设备维修流程、备品采购流程、设备稽查流程及技能提升创新六个方面进行优化,结合ZZC未来设备管理发展方向,对设备健康监控及运行数据分析模块进行功能设计和数据库设计,同时搭建了PHM系统三层架构的网络环境。
再次,创新地引入了ISO9001标准、戴明循环和大数据技术相融合的绿色维修模式,实现了设备管理的系统化、标准化、网络化、智慧化以及预防性维护和故障预防预知分析。
最后,为确保基于大数据的标准化设备管理优化方案的顺利实施,从组织、制度、技术、资源四方面提出了具体保障措施,并总结研究结论,指出不足之处及未来的研究方向。