维修史丹利数字化

史丹利精益提升论坛暨中心研讨会在山东临沂成功召开

生态内的解决方案要形成充分的互补和有效的链接（三结合），如管理理论与数字化相结合、数字化应用与预测性维修相结合、预测性维修与工业维修、工业品服务相结合。...

2016年4月 27日-29日，史丹利精益提升论坛暨工业4.0俱乐部.设备管理与维修工程研究中心研讨会，在山东临沂召开。

由扬智咨询集团辅导、史丹利复合肥于2014年4月导入精益项目，2015年7月-2016年4月，在属下七个子公司开展T-PM（TOC瓶颈生产理论＋维修性工程）项目，短短9个月时间，取得了2-3年的TPM项目推进效果，涉及5S、班组建设、目标绩效管理、润滑管理、四大维修通道建设、改善文化建设、数字化车间规划等多个模块。为确保T-PM项目自主持续推进，结合各子公司特征，由史丹利集团决定召开精益提升论坛，内部主题由分子公司分12个内容汇报，外部主题由工业4.0俱乐部.设备管理与维修工程研究中心（以下简称）专家委员汇报。

广东中设正泰副总裁、华南中心主任谷冬超主题汇报

谷总在论坛全面呈现了设备管理信息化的各个功能模块，介绍了中设正泰在美的集团实施的设备管理数字化项目，能源管理数字化解决方案。

点评：数字化实施项目不亚于3-5年的设备管理专业咨询，是企业目标管理、数据决策、预测性维修、备件管理优化的有效载体，对于企业智能制造转型的基础作用是关键的。

索雷工业总经理、华北分中心主任田路兵主题汇报

田总针对工业维修中的快速修复、漏油治理、跑冒滴漏治理等方面，并对史丹利各工厂及其关注的故障解决难题予以了一一解答，赢得了一致的好评和合作意愿。

点评：新材料、新工艺是机械磨损、腐蚀引起的跑冒滴漏有效的解决方案，中国多数制造业尚处于初步阶段，未来应用价值和发展潜力非常可观。

扬智集团高级咨询顾问、中心主任杨明波主题汇报

杨老师从智慧农业作为出发，分析未来农业互联网将会对复合肥生产产生极大的影响，进一步从智能车间的角度，以数据分析作为呈现，呈现管理与数据之间的关系，突出分析方法与管理对策的应用。

点评：智能工厂、智能车间的转型，除了物理智能（智能设备应用之外），对于更多的用户来讲，数据智能的应用是及其关键的，数据智能必须是有管理思想下的价值数据结构、分析方法，甚至是机器学习和大数据的应用分析，而不是简单地数据应用。

观为监测高级工程师、九三学社肖泽主题汇报

肖老师以振动分析作为入口，详细分析各类设备振动特征与故障隔离的匹配，并针对轴承、通用设备或部件的质量判定做了详细的分析。

点评：预测性维修故障隔离的准确率是影响预测性维修应用的瓶颈之一，分析工具（手段应用）、用户分析工程师缺乏、海量数据应用是其制约条件，观为监测在分析方法、国家振动分析师培训、大数据分析方面走在前沿，任重而道远。

中心交流论坛

中心委员肖泽、田路兵、谷冬超、杨明波一行，针对未来预测性维修生态与工业互联网方向进行了深入研讨，一致认为：

生态内的解决方案要形成充分的互补和有效的链接（三结合），如管理理论与数字化相结合、数字化应用与预测性维修相结合、预测性维修与工业维修、工业品服务相结合；
预测性维修与工业互联网目前尚处于各自探索的阶段，在投资、创业方向上依然较为传统或逻辑单一、重复，中心将以观为监测、广东中设正泰、索雷工业、扬智咨询作为理论与案例研究，出版预测性维修生态相关书籍，为行业发展所提供相应的标准和指引。