预测性维护、全面生产维护解析
全面生产维护的基石包括
设备故障预测和预防
设备故障预测：通过数据分析和技术手段，预测设备可能出现的故障，提前采取措施进 行维护。
预防性维护：定期对设备进行检查、清洁、润滑等维护工作，以预防设备故障的发生。
设备故障预防：通过优化设备设计、提高设备制造质量等方式，从根本上预防设备故障 的发生。
维护计划制定：根据设备的运行状况和历史数据，制定合理的维护计划，确保设备的正 常运行。
培养员工的持续 改进意识和能力
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汇报人：
实施方法：通过收集数据、分析问题、采取措施和持续监测，不断改进维护和生产过程。
关键要素：包括员工参与、跨部门合作、标准化作业、预防性维护和精益生产等。
目标：提高产品质量、降低生产成本、增强设备可靠性，并创造一个持续改进的企业文化。
维护效果的评估和反馈
定期评估：对维护效果进行定期评估，确保生产设备的正常运行。
设备维护和维修策略
预测性维护：利用传感器和 数据分析预测设备故障，提 前采取措施
预防性维护：定期检查、更 换易损件，预防设备故障的 发生
修复性维护：设备出现故障 后，及时进行修复和更换部
件
优化性维护：通过对设备性 能的优化，提高设备的可靠
性和稳定性
持续改进
第五章
维护和生产过程的持续改进
定义：持续改进是一种不断优化生产过程和维护活动的理念，旨在提高效率、减少浪 费和降低成本。
优化生产流程：减 少浪费，提高生产 效率
引入自动化设备： 减少人工操作，提 高生产速度
制定合理的生产计 划：确保生产有序 进行，避免生产中 断
加强员工培训：提 高员工技能水平， 提升生产效率
设备可靠性管理
第四章
设备可靠性评估和改进
设备维保的预测性维护与设备管理
案例三
总结词
通过集成传感器和智能化系统，实现对汽车生产线设 备的实时监测和预警，提高生产效率和产品质量。
详细描述
该汽车制造厂在生产线设备上安装了多种传感器，包 括温度、压力、流量等，用于实时监测设备的运行状 态。同时，通过智能化系统的数据分析，可以及时发 现潜在的故障和性能下降趋势。维护团队根据预警信 息进行快速响应，确保设备的稳定运行。这种预见性 维护策略不仅提高了生产效率，还降低了因设备故障 导致的生产损失和产品质量问题。
故障预测准确度挑战
挑战
准确预测设备的故障时间和类型是预测性维 护的核心目标，但实际操作中往往面临预测 精度不高的问题。
解决方案
通过不断优化算法和模型，提高故障预测的 准确度。同时，结合实际运行情况和历史数 据，不断完善和调整预测模型，提高预测精
度。
维修计划优化挑战
挑战
如何根据设备的运行状态和预测的故障风险，制定合理的维修计划和资源配置是另一个 挑战。
案例二：某风电场的发电机组预测性维护方案
总结词
利用传感器和大数据技术，实时监测风电场发电机组的 运行状态，优化维护计划，降低停机时间。
详细描述
该风电场在每个发电机组上安装了传感器，实时收集振 动、温度、电流等数据。通过分析这些数据，可以提前 发现潜在的故障，如轴承磨损、齿轮箱异常等。基于这 些信息，维护团队可以制定针对性的维护计划，确保发 电机组在最佳状态下运行。同时，大数据技术的应用使 得风电场能够更好地预测未来设备的性能和寿命。
温度监测技术
总结词
温度监测技术是通过监测设备运行过程中的温度变化，判断设备是否处于正常工作状态的技术。
详细描述
温度监测技术利用温度传感器采集设备表面的温度数据或者通过间接测量设备内部温度，结合设备正常运行时的 温度范围进行比较，判断设备的运行状态和潜在故障。温度监测技术广泛应用于各种工业设备的监测和预警系统 。
TPM全面生产维护讲义
TPM的主要手段——OEE
TPM术语介绍-1
设备部
设备效率：设备效率（Equipment Effectiveness）是指利用设备进行生产施工所产生的附加值（Value-added）的一种测度。附加值是由全部收入减去全部资源成本（材料和劳动力等）而形成的，然后分解为利润、工资和税金。利润归属于投资者，工资归属于劳动者（包括经营者），税金归属于政府，所以附加值体现了投资者、劳动者、政府三者之间的利益。
TPM术语介绍-2
设备部
故障/停机损失（Equipment Failure / Breakdown Losses）故障停机/损失是指故障停机造成时间损失和由于生产缺陷产品导致数量损失。因偶发故障造成的突然的、显著的设备故障通常是明显的并易于纠正；而频繁的、或慢性的微小故障则经常被忽略或遗漏。由于偶发性故障在整个损失中占较大比例，所以许多企业都投入了大量时间努力寻找避免这种故障，然而，要消除这些偶发性故障是很困难的。所以，必须进行提高设备可靠度的研究，要使设备效率最大化，必须使故障减小到零，因此，首先需要改变传统故障维修中放为故障是不可避免的观点。
TPM是一个以制造业领先的创新，强调人的重要性。一个“能做”和“持续改进”理论、生产的重要性和维护员工共同协作。它作为一个全面制造学的关键剖分被阐述出来。实质上说，TPM试图重塑组织以
TPM定义及特点
设备部
定义：TPM是日本现代设备管理维修制度，它是以达到最高的设备综合效率为目标，确立以设备一生为对象的生产维修全系统，涉及设备的计划、使用、维修等所有部门，从最高领导到第一线工人全员参加，依靠开展小组自主活动来推行的生产维修，概括为：T----全员、全系统、全效率，PM---生产维修（包括事后维修、预防维修、改善维修、维修预防）。
设备维保管理中的预测性维护策略
详细描述
数据不全，即设备运行数据记录不完整，导致模型无 法全面分析设备性能变化；数据错误，即设备运行数 据记录存在误差，影响模型准确度；数据噪声，即设 备运行数据中混入了无关信息，干扰模型对设备性能 变化的识别。
模型准确度问题
总结词
预测性维护策略依赖于高准确度的模型进行设备性能 预测，但实际应用中模型的准确度往往受到限制。
提高生产效率
延长设备使用寿命
稳定的设备运行状态有助于提高生产效率 和质量，增强企业的竞争力。
科学的维护策略能够延长设备的使用寿命 ，降低资产折旧和更新换代的成本。
预测性维护的历史与发展
起源
预测性维护的概念起源于20世纪70年代，最初主要用于工 业设备的故障诊断和监测。
技术发展
随着传感器技术、数据分析技术和智能监测技术的发展，预测性 维护的应用范围不断扩大，逐渐成为设备维保管理的重要手段。
设备状态监测
实时监测
通过在线监测系统实时监测设备的运行状态，及时发现异常情况。
定期检查
定期对设备进行全面检查，了解设备的整体状况和潜在问题。
故障诊断与预测
故障诊断
通过分析监测数据和运行状态，确定 设备是否存在故障以及故障的类型和 程度。
故障预测
根据设备的运行历史和监测数据，预 测设备可能出现的故障和问题，提前 采取措施预防。
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案例二：化工设备的预测性维护
化工设备的预测性维护
化工设备在连续运行过程中，由于高温、高压、腐蚀等恶劣环境，故障率较高。预测性维护通过实时 监测化工设备的各项参数，及时预警，确保生产线的稳定运行，提高生产效率。
案例三：轨道交通设备的预测性维护
轨道交通设备的预测性维护
预测性维护助力制造设备管理
预测性维护助力制造设备管理随着科技的不断发展和制造业的快速进步，如何保证制造设备的高效运行和延长设备的使用寿命成为了制造业管理者面临的重要问题。
而预测性维护作为一种先进的管理手段，正逐渐受到广泛关注和应用。
本文将讨论预测性维护如何助力制造设备管理，提高设备的可靠性和效率。
1. 概述预测性维护预测性维护，又称为条件化维护或先知性维护，是一种基于设备状况监测和数据分析的维护策略。
其核心理念是通过实时监测设备的工作状态和性能参数，利用数据分析和算法预测设备故障发生的可能性和时间，从而提前采取维护措施，减少设备故障带来的停机时间和损失。
2. 预测性维护的优势相比传统的维修和保养方式，预测性维护具有以下几个优势：(1) 最小化停机时间：通过提前预测设备故障，可以在设备完全失效前对其进行维修，从而最小化停机时间，减少生产损失。
(2) 降低维护成本：预测性维护可以更精确地确定设备维护时机，避免了不必要的维护操作和零配件更换，从而降低了维护成本。
(3) 延长设备寿命：通过定期监测设备的工作状态和性能参数，及时发现并解决潜在问题，可以延长设备的使用寿命，减少更换设备的频率。
3. 实施预测性维护的关键步骤(1) 数据收集：通过传感器、监控设备或其他数据采集手段，实时收集设备的工作状态和性能数据，并建立相应的数据库。
(2) 数据分析：利用数据分析和算法来分析设备数据，寻找数据中的规律和异常，并进一步预测设备的故障概率和时间。
(3) 维护决策：根据预测结果，制定相应的维护策略，确定维护的时机和内容。
(4) 维护执行：根据维护策略，及时对设备进行检修、清洁、润滑等维护操作，确保设备的正常运行。
4. 预测性维护在制造设备管理中的应用(1) 设备状态监测：通过实时监测设备的振动、温度、压力等参数，对设备的状态进行监测，及时发现设备的异常情况。
(2) 故障诊断与预测：通过数据分析和算法，对设备数据进行处理，判断设备是否存在故障，并预测故障的可能性和时间。
预防性维护、预测性维护和周期性检修区别与联系
[IATF16949]预防性维护、预测性维护和周期性检修区别与联系在IATF16949：2016中有三个术语，预防性维护、预测性维护和周期性检修，涉及到的条款为8.5.1.5全面生产维护中h) 对预防性维护方法的使用；i) 对预测性维护方法的使用，如适用；j) 周期性检修。
其中“周期性检修”在TS16949中没有涉及到，属新版中新增加术语。
三个术语容易搞混，它们有什么区别以及它们之间有什么联系。
预防性维护：为了消除设备失效和非计划性生产中断的原因而策划的定期活动（基于时间的周期性检验和检修），它是制造过程设计的一项输出。
从定义来看，目的是“防止设备失效和非计划性中断”，方法是“定期活动（基于时间的周期性检验和检修）。
例如我们每天的设备点检维护，每周/月/季度的维护保养都属于预防性维护，与我们比较近的例子如:汽车2000公里首保，每5000公里换一次机油。
这些活动的特征就是我们是事前基于时间策划好的周期性的活动，并且这些内容有在随设备的说明书和汽车保养和维护手册中都有要求。
这说明在制定设备预防性维护的内容和频率时,设备的说明书是一个重要输入，另外一个输入就是PFMEA，像一些关键的设备、工装的一些易损部位，很多时候是要基于PFMEA来进行识别。
预测性维护：通过对设备状况实施周期性或持续监视来评价在役设备状况的一种方法或一套技术，以便预测应当进行维护的具体时间。
从定义来看在没有发生问题的时候，基于对设备状态的一种监控所采取的一些维护性活动，不要等到设备出故障了再去修理，而是在出现这种故障苗头的时候就要去处理它。
怎么去监控设备的状态？一是直接对设备状态进行数据的监控和采集。
如利用红外热像仪，振动分析仪，超声波仪等检测设备，通过检测设备的温度和振动等运行参数，并将测得的参数与设备标准运行状态参数进行比较，从而判断是否需要进行维护，以及如何有针对性的安排维护工作。
二是对于设备的绩效（OEE、MTBF、MTTR等）进行监控。
IATF16949认证企业10大严重不符合项解析
IATF16949认证企业10大严重不符合项解析年底了，结合最近各大企业IATF16949审核反馈情况，从认证的角度谈谈在企业推行IATF16949时如何规避前期发布的3172家认证企业在审核出现的10大严重不符合项。
NO.1-7.2.3 内审员能力要求关于内审员能力要求在新版标准中确实是很大篇幅的增加，对于内审员能力证明的获取，包括培训师能力的证明前期标准说的不清不楚，在培训界、咨询界、认证界产生了非常大的争议与矛盾，而这一切随着2017年10月IATF发布IATF16949-Sanctioned-Interpretations-1-9-SIs_Final，最终尘埃落定，重点修订了两处内容：1. 对于过程审核员及产品审核员不再要求与体系审核员一样需要掌握标准规定的如过程审核方法及风险思维、顾客及组织特定要求、核心工具要求等六项要求。
标准变的更加灵活与务实了，对于过程审核员强调了其对待审核过程的技术、FMEA及CP的能力要求，产品审核员则强调了产品及检测设备使用方面的能力要求。
2. 对于培训师的能力标准特别更正为内训师的能力要求。
那内审员能力这个条款仍然容易出现的问题包括：1. 对于体系、过程、产品审核员的JD的描述不符合标准的要求；2. 内审员清单未建立；3. 无法提供针对内审员能力要求的相关培训与考核记录。
4. 对于内训师的能力标准与评估体系未建立。
NO.2 -8.5.1.5 全面生产维护全面生产维护是由预防性及预测性维护条款变更过来的，在此条款中有两条跟过去不太一样的地方：一是对于预防性与预测性维护的定义发生了重大变化，增加了周期性检修。
二是在形成文件的维护目标方面，标准中示例的OEE、MTBF、MTTR，并要求将维护目标绩效纳入管理评审。
在此条款审核时容易出现的问题包括：1. 对于预测性维护所涉及的持续监控类报警数据未及时进行收集、整理及改进。
2. 对于OEE、MTBF、MTTR的目标设定与统计难度较大，很多公司缺乏有效的历史原始数据，MTBF、MTTR基本上设备维护部门能够搞定，但OEE的计算就相对复杂的多，需要生产部门对设备的开机情况及数据有足够的掌握，目前也有一部分企业开始使用OEE专用软件进行数据收集与统计分析，但也大部分企业在此条款纠结的还是如何提供有效的统计数据，统计数据能否达标，不达标是否有改进对策等问题上。
【工厂管理】预防性维护Vs预测性维护
预防性维护Vs预测性维护预防性维护与预测性维护，虽然是一字之差，但是其含义有非常大的不同：一、 IATF16949 中的概念定义1. 预防性维护 preventive maintenance （PM）为了消除设备失效和非计划性生产中断的原因而策划的定期活动（基于时间的周期性检验和检修），它是制造过程设计的一项输出。
英文原文：planned activities at regularintervals (time-based, periodic inspection, and overhaul) to eliminate causesof equipmentfailure and unscheduled interruptions to production, as an outputof the manufacturing process design.2. 预测性维护 predictive maintenance （PdM）通过对设备状况实施周期性或持续监视来评价在役设备状况的一种方法或一套技术，以便预测应当进行维护的具体时间。
英文原文：an approach and set of techniquesto evaluate the condition ofin-serviceequipment by performing periodic or continuous monitoring of equipmentconditions, in order to predictwhen maintenance should be performed.二、如何理解？预防性维护和预测性维护是在推行全面生产维护TPM （total productive maintenance) 时要考虑的重要维护手段。
预防性维护最为常见，而预测性维护并不是每个场合都适用。
IATF16949 条款8.5.1.5 全面生产维护对设备维护目标给了具体的要求，对预测性维护，不再是强制，而是“如适用”。
设备管理的预测性维护与修复
设备管理的预测性维护与修复引言在现代工业和商业领域中，设备的故障和停机时间对生产力和效益产生了严重的影响。
为了最大程度地减少设备故障和停机时间，企业必须采取积极的预测性维护和修复措施。
本文将介绍设备管理中的预测性维护和修复的概念、方法和重要性，以帮助企业提高设备的可靠性和效率。
设备管理的概述设备管理是指对企业内部的设备和机器进行全面管理和维护，并确保它们在正常运行时提供最佳的性能。
这意味着对设备进行定期的保养、检查和及时的故障修复。
设备管理的目标是最大限度地减少设备故障和停机时间，从而提高生产效率和降低维修成本。
预测性维护的意义传统的维护方式通常是在设备出现故障时进行修复。
这种方式不仅浪费时间和资源，而且会导致生产线的停机。
而预测性维护是一种基于设备运行数据和性能指标的维护方式，通过分析这些数据和指标，可以预测设备的故障并提前采取维护措施，从而最小化停机时间和维修成本。
预测性维护还可避免突发故障对生产任务的影响，提高生产线的可靠性和稳定性。
通过定期检查设备的状态、实施润滑和清洁工作，并根据设备运行数据和性能指标进行维护计划的优化，预测性维护可以帮助企业实现设备的长期可靠性和高效运行。
预测性维护的方法预测性维护依赖于设备运行数据和性能指标的监测和分析。
以下是一些常用的预测性维护方法：1.设备状态监测：通过使用传感器和监测设备，可以实时监测设备的运行状态，例如温度、压力、振动等。
如果设备状态异常，可以发出警报并采取相应的维护措施。
2.故障预测模型：基于设备运行数据和历史故障记录，可以构建故障预测模型，预测设备故障的概率和时间。
这些模型可以帮助企业提前安排维护工作，避免意外故障和停机。
3.维护优化计划：根据设备的运行数据和性能指标，可以制定维护计划的优化策略。
例如，根据设备部件的使用寿命和故障概率，可以确定最佳的维护时间和方式，以最小化停机时间和维修成本。
4.数据分析和机器学习：通过对设备运行数据的分析和机器学习算法的应用，可以发现设备故障的模式和规律。
制造业设备预测性维护解决方案
制造业设备预测性维护解决方案第一章预测性维护概述 (2)1.1 预测性维护的定义与重要性 (2)1.2 预测性维护与传统维护的区别 (3)1.3 预测性维护的发展趋势 (3)第二章设备数据采集与处理 (4)2.1 设备数据采集方法 (4)2.2 数据预处理与清洗 (4)2.3 数据存储与管理 (5)第三章设备故障诊断技术 (5)3.1 常见故障诊断方法 (5)3.1.1 信号处理方法 (5)3.1.2 人工智能方法 (5)3.1.3 专家系统方法 (5)3.2 故障诊断模型的建立与优化 (6)3.2.1 数据预处理 (6)3.2.2 模型选择与训练 (6)3.2.3 模型评估与优化 (6)3.3 故障诊断结果的可视化展示 (6)3.3.1 柱状图 (6)3.3.3 折线图 (6)3.3.4 热力图 (6)第四章预测性维护算法与应用 (7)4.1 常用预测性维护算法 (7)4.1.1 机器学习算法 (7)4.1.2 深度学习算法 (7)4.1.3 模型融合算法 (7)4.2 算法选择与模型训练 (7)4.2.1 算法选择 (7)4.2.2 模型训练 (8)4.3 模型评估与优化 (8)4.3.1 模型评估 (8)4.3.2 模型优化 (8)第五章设备状态监测与预警 (9)5.1 设备状态监测技术 (9)5.2 预警阈值的设定与调整 (9)5.3 预警信息的实时推送 (9)第六章维护策略制定与优化 (10)6.1 维护策略的类型与选择 (10)6.1.1 预防性维护策略 (10)6.1.2 预测性维护策略 (10)6.1.3 故障后维护策略 (10)6.1.4 选择维护策略 (10)6.2 维护计划的制定与执行 (11)6.2.1 维护计划制定 (11)6.2.2 维护计划执行 (11)6.3 维护策略的优化与调整 (11)6.3.1 维护策略优化 (11)6.3.2 维护策略调整 (11)第七章预测性维护系统集成与应用 (12)7.1 系统架构设计 (12)7.2 系统功能模块划分 (12)7.3 系统集成与部署 (13)第八章预测性维护项目管理 (13)8.1 项目策划与立项 (13)8.1.1 需求分析 (13)8.1.2 目标设定 (14)8.1.3 方案设计 (14)8.1.4 预算编制 (14)8.1.5 项目立项 (14)8.2 项目实施与监控 (14)8.2.1 资源配置 (14)8.2.2 项目进度管理 (14)8.2.3 风险管理 (14)8.2.4 质量管理 (14)8.2.5 沟通与协调 (14)8.3 项目验收与后期维护 (15)8.3.1 项目验收 (15)8.3.2 成果交付 (15)8.3.3 培训与指导 (15)8.3.4 后期维护 (15)8.3.5 成果评估与改进 (15)第九章预测性维护的安全与合规 (15)9.1 数据安全与隐私保护 (15)9.2 合规性要求与标准 (16)9.3 安全与合规的风险评估与应对 (16)第十章预测性维护的未来发展趋势 (16)10.1 技术创新与应用 (16)10.2 行业应用的拓展 (17)10.3 国际化发展与合作 (17)第一章预测性维护概述1.1 预测性维护的定义与重要性预测性维护（Predictive Maintenance, PM）是指通过对设备运行状态的实时监测、数据分析和故障预测，实现对设备潜在故障的早期识别和预警，从而有针对性地进行维护和保养的一种维护策略。
设备的预防性和预测性维护
②对于设备的绩效（OEE、MTBF、MTTR等）进行监控。
例：如果MTBF越来越短，MTTR越来越长，其实就代表着该设备的状态是处于“劣化”的情况， 这时需要提前采取一些措施。原来制定的预防性维护计划是1次/半年对它进行一次维护保养或周期 性检修，这时它的状态不好，就要考虑把它缩短为1个月就要进行周期性检修或预防性维护，这个 就属于预测性维护的范畴。
生产车间设备的 预防性和预测性维护
I AT F 1 6 9 4 9 : 2 0 1 6 对 设 备 管 理 提 出 了 明 确 的 要 求 :
8.5.1.5 全面生产维护 组织应制定、实施并保持一个形成文件的全面生产维护系统。 f) 形成文件的维护目标，例如：OEE（全局设备效率）、MTBF（平均故障间隔时间）和MTTR （平均维修时间），以及预防性维护符合性指标。维护目标的绩效应作为管理评审的输入（见 ISO9001 第9.3条） g) 维护计划和目标以及形成文件的措施计划的定期评审，以在未达到目标时采取纠正措施； h) 对预防性维护方法的使用； i) 对预测性维护方法的使用，如适用； j) 周期性检修。
同时预防性维护是制造过程设计的一项输出【8.3.5.2 制造过程设计输出 h)维护计划和说明】,在 做预防性维护的时候有两个非常重要的输入，一个输入是设备的使用说明书，说明书会告诉我们什 么时候要更换润滑油，什么时候要对一些易损件进行更换。另外一个重要的输入是PFMEA或设备 FMEA，但FMEA在工厂的运用基本上就是纸上谈兵，像一些关键或核心设备、工装夹具、易损部 位等，很多时候是要基于FMEA来进行识别。
预防性维护(Preventive maintenance):
预防性维护：为了消除设备失效和非计划生产中断的原因而策划的定期活动（基于时间的周期性检 验和检修）。它是制造过程设计的一项输出。
TPM的五大要素
TPM旳五大要素是什么?一．全面生产维护英文Total Productive Maintenance旳缩略语，中文译名叫全面生产维护，又译为全员生产保全。
是以提高设备综合效率为目旳，以全系统旳避免维护为过程，全体人员参与为基础旳设备保养和维护管理体系。
TPM强调五大要素，即：——TPM致力于设备综合效率最大化旳目旳；——TPM在设备毕生建立彻底旳避免维修体制；——TPM由各个部门共同履行；——TPM波及每个雇员，从最高管理者到现场工人；——TPM通过动机管理，即自主旳小组活动来推动。
(PM)其具体含义有下面4个方面：1.以追求生产系统效率（综合效率）旳极限为目旳；2.从意识变化到使用多种有效旳手段，构筑能避免所有灾害、不良、挥霍旳体系，最后构成“零”灾害、“零”不良、“零”挥霍旳体系；3.从生产部门开始实行，逐渐发展到开发、管理等所有部门；4.从最高领导到第一线作业者全员参与。
TPM活动由“设备保全”、“质量保全”、“个别改善”、“事务改善”、“环境保全”、“人才培养”这6个方面构成，对公司进行全方位旳改善。
1．TPM概念从理论上讲，TPM是一种维修程序。
它与TQM（全员质量管理）有如下几点相似之处：（1）规定将涉及高级管理层在内旳公司全体人员纳入TPM；（2）规定必须授权公司员工可以自主进行校正作业；（3）规定有一种较长旳作业期限，这是由于TPM自身有一种发展过程，贯彻TPM需要约一年甚至更多旳时间，并且使公司员工从思想上转变也需要时间。
TPM将维修变成了公司中必不可少旳和极其重要旳构成部分，维修停机时间也成了工作日计划表中不可缺少旳一项，而维修也不再是一项没有效益旳作业。
在某些状况下可将维修视为整个制造过程旳构成部分，而不是简朴地在流水线浮现故障后进行，其目旳是将应急旳和计划外旳维修最小化。
2．TPM旳来源TPM来源于“全员质量管理（TQM）”。
TQM是W•爱德华•德明博士对日本工业产生影响旳直接成果。
IATF 16949 全面TPM生产维护管理办法
IATF 16949 全面TPM生产维护管理办法目的本文旨在通过全面参与设备相关人员，提高设备的综合效率，以达到预期生产能力并保障生产顺利进行。
2.0 范围本文适用于公司汽车产品相关设备的TPM维护管理。
3.0 定义3.1 TPM：全面生产维护，是一个通过为组织增值的机器、设备、过程和员工，维护并改善生产及QMS完整性的系统。
3.2 预防性维护：为了消除设备失效和非计划性生产中断的原因而策划的定期活动（基于时间的周期性检验和检修），它是制造过程设计的一项输出。
3.3 周期性检修：用于防止发生重大意外故障的维护方法，此方法根据故障或中断历史，主动停止使用某一设备或设备子系统，然后对其进行拆卸、修理、更换零件、重新装配并恢复使用。
3.4 预测性维护：通过对设备状况实施周期性或持续监视来评价在役设备状况的一种方法或一套技术，以便预测应当进行维护的具体时间。
3.5 OEE：全局设备效率=时间稼动率×性能稼动率×良品率3.6 MTBF：平均故障间隔时间=实际运行时间÷故障次数3.7 MTTR：平均维修时间=故障时间÷故障次数4.0 职责4.1 设备部：负责设备预防性周期维护的策划和实施、维修内容及时间的记录和设备综合效率的统计分析。
4.2 制造部：负责车间设备的日常维护点检实施，确认设备维修时间。
5.0 工作内容5.1 设备部机修工根据设备的特点及同类设备的维修经验及设备使用的频率，明确各设备的必须的替换件及数量，制订“设备备品配件清单”，经主管审核，管理者代表批准后交经营部采购按采购流程购买，购买回的备件经机修工确认后放于仓库，需要时领用。
5.2 通常情况下，设备日常保养内容需考虑：5.2.1 在开机前的检查。
本文件对应IATF-8.5.1.5.在使用设备前，必须检查电源及电气控制开关、旋钮等是否安全可靠。
同时，还需要检查各操纵机构、传动部位、挡块、限位开关等位置是否正常灵活，并且各运转滑动部位的润滑是否良好。
预测性维护和维修方案计划
预测性维护和维修方案计划一、为啥要搞预测性维护和维修？咱先说为啥要搞这个事儿。
就好比你养了个小宠物，你要是能提前知道它啥时候可能生病，那你是不是能提前做点准备，让小宠物少遭罪？设备也一样啊。
传统的维护和维修呢，都是等设备已经出问题了，才去修，这就好比宠物都病得不行了才带去看医生，多被动呀。
预测性维护和维修就是要变被动为主动，在设备还没“生病”或者刚刚有点小毛病的迹象时，就把问题给解决了。
这样一来，设备就能更稳定地工作，咱的生产也不会被突然的故障打乱，还能省下不少因为设备突然坏掉而产生的各种额外成本呢。
二、怎么去预测设备的问题呢？1. 数据收集是关键。
首先得像个侦探一样收集设备的各种数据。
这数据就像是设备的“健康指标”，包括设备运行的温度、压力、振动频率、运行时长啥的。
就拿汽车来说吧，汽车电脑记录的油耗、发动机转速这些数据，就跟设备的运行数据差不多。
现在的设备大多都有传感器，这些小玩意儿就像设备的“小间谍”，不停地把设备的各种状态数据发送出来。
我们把这些数据收集起来，好好保存着，这就是预测设备问题的基础。
2. 分析数据找规律。
有了数据之后，就得像个解谜高手一样去分析这些数据。
看看数据有没有啥不正常的波动。
比如说，设备正常运行的时候温度一直是在30度上下，突然有段时间总是到35度了，这可能就是个小信号，就像人突然体温有点高，可能身体有点小毛病了。
我们可以用一些数据分析的工具和方法，像统计分析、机器学习算法啥的。
这些算法听起来挺高大上，其实就像是给数据找个特别聪明的小助手，让它帮我们从一堆杂乱的数据里找出设备可能出问题的线索。
3. 设定预警值。
根据分析的结果，我们要给设备设定一些预警值。
这就好比给设备的健康状况划了几条红线。
一旦设备的某个指标超过了这个红线，就像是汽车仪表盘上的警示灯亮了一样，告诉我们，得注意了，设备可能要出问题了。
比如说，当设备的振动频率超过了某个设定的值，那就说明设备可能某个零件松动或者磨损了，需要赶紧检查检查。
全面生产维护管理体系讲义
全面生产维护管理体系讲义1. 引言全面生产维护（Total Productive Maintenance，TPM）是一种维护和管理生产设备的方法论，通过最大限度地发挥设备的效能，实现高效生产和高质量产品。
全面生产维护管理体系则是为了有效实施TPM而建立的一套管理体系。
本讲义将介绍全面生产维护管理体系的基本原理、实施步骤和关键要点。
2. 全面生产维护管理体系的基本原理全面生产维护管理体系的基本原理是：以设备为中心，通过预防性维护、故障预测和故障排除，实现设备的高效运行和长期稳定性。
全面生产维护管理体系的核心思想是“设备操作者负责设备维护”。
3. 全面生产维护管理体系的实施步骤全面生产维护管理体系的实施步骤包括以下几个阶段：3.1 制定实施计划在制定实施计划阶段，应明确全面生产维护的目标和范围，确定实施的时间和地点，制定详细的实施计划，明确责任人和工作内容。
3.2 建立设备档案在建立设备档案阶段，应对每台设备进行全面的调查和分析，建立设备档案，包括设备的基本信息、生产能力、维护记录等。
3.3 培训设备操作者在培训设备操作者阶段，应对设备操作者进行培训，使其熟悉设备的基本原理、操作要点和故障排除方法等，并具备一定的维护能力。
3.4 开展预防性维护在开展预防性维护阶段，应制定预防性维护计划，对设备进行定期检查和保养，以减少故障发生的可能性，并延长设备的使用寿命。
3.5 实施故障预测和故障排除在实施故障预测和故障排除阶段，应建立故障预测和故障排除的机制，通过设备状态监测和故障数据分析，及时发现潜在问题并进行处理。
3.6 持续改进持续改进是全面生产维护管理体系的重要环节，通过持续改进，不断提高设备的效率和稳定性，进一步优化生产过程。
4. 全面生产维护管理体系的关键要点全面生产维护管理体系的关键要点包括以下几个方面：4.1 设备操作者的参与设备操作者应积极参与全面生产维护活动，负责设备的日常维护和保养工作，并及时反馈设备运行情况。
预测性维护｛维修｝又称：预知性、预见性维护｛维修｝）
预测性维护｛维修｝⼜称：预知性、预见性维护｛维修｝）预测性维护｛维修｝（Predictive Maintenance，简称PdM）（⼜称：预知性、预见性维护｛维修｝）是以状态为依据(Condition Based)的维护，在机器运⾏时，对它的主要（或需要）部位进⾏定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定装备所处的状态，预测装备状态未来的发展趋势，依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维护计划，确定机器应该修理的时间、内容、⽅式和必需的技术和物资⽀持。
预测性维护集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维护决策⽀持和维护活动于⼀体，是⼀种新兴的维护⽅式。
预测性维护不仅在名字称呼上有不同，在概念的内涵和外延上也有出⼊，因此⼜有狭义和⼴义预测性维护两种概念。
狭义的预测性维护⽴⾜于“状态监测”，强调的是“故障诊断”，是指不定期或连续地对设备进⾏状态监测，根据其结果，查明装备有⽆状态异常或故障趋势，再适时地安排维护。
狭义的预测性维护不固定维护周期，仅仅通过监测和诊断到的结果来适时地安排维护计划，它强调的是监测、诊断和维护三位⼀体的过程，这种思想⼴泛适⽤于流程⼯业和⼤规模⽣产⽅式。
⼴义的预测性维护将状态监测、故障诊断、状态预测和维护决策多位合⼀体，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维护决策得出最终的维护活动要求。
⼴义的预测性维护是⼀个系统的过程，它将维护管理纳⼊了预测性维护的范畴，通盘考虑整个维护过程，直⾄得出与维护活动相关的内容。
修复性维护（Corrective Maintenance）,⼜称事后维护（Break-down Maintenance）,是“有故障才维护（Failure Based）”的⽅式，它是以设备是否完好或是否能⽤为依据的维护，只在设备部分或全部故障后再恢复其原始状态，也就是⽤坏后再修理，属于⾮计划性维护。
预防性维护（Preventive Maintenance）⼜称定时维护，是以时间为依据(Time Based)的维护，它根据⽣产计划和经验，按规定的时间间隔进⾏停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及⽣产损失。
预测性维护与全面生产维护区别及作用
预测性维护与全面生产维护区别及作用▼02预测性维护预测性维护，简单理解就是通过各种方法诊断早期故障隐患和缺陷，并在周期性检修时间内进行隐患和缺陷的消除。
预测性维修诊断方法包括：1.生产员工在班前的检查、设备维护人员日常的巡回检查，这是基于经验、图纸、维护手册和基准，通过五感（眼、耳、鼻、手、口）或自制的简单工具进行的手动诊断方式；2.利用专业监测仪器或理化分析方法，如振动分析、油液铁谱分析、油液理化分析、红外成像分析、红外温度分析等手段，对设备进行周期性的监测，结合经验和专业知识技能，判断设备存在的隐患和缺陷，也称为自动诊断方式；3.利用设备自带或外加的传感器，结合工艺和质量相关数据，通过数据建模，构建基于物联网的自诊断系统（也被称为工业互联网平台）。
预测性维护属于维修性范畴，难度在于如何提高预测性诊断的准确性，这包括传感器精度、诊断经验和技能知识的积累，预测性模型等复杂条件。
发展预测性维护，有利于提升制造效率，降低维护成本，是值得大力提倡的维修模式。
▼03预防性维护预防性维护属于可靠性范畴，是指设备本体的一些零部件，受制于经济性或工艺的制约，在通过可靠性试验后，确定输出的定期维修建议，以确保设备在设计寿命内的稳态可靠度。
在制造过程设计时，冗余设计是首要考虑的，这包含材料冗余、尺寸冗余和精度冗余，在通过相关可靠性检测和试验后，确定出各个部件的使用寿命，如某部件在试验中加工5000次，就会出现损坏，根据正常加工节拍，我们规定在5000次加工周期之前必须做出更换。
由于系统的复杂性会影响到子系统的可靠度，如整机可靠度要求是0.99，它由10个零部件组成，每一个零部件的可靠度必须达到0.999。
这给设计成本、可靠性能力、运行能耗带来风险，故优先考虑对设备结构进行简化，提倡专用设备设计和购置。
预防性维护在复杂设备和系统是不可或缺的一部分，但不适合大范围应用，除了影响维护成本和维护时间（影响生产计划）以外，在设备本身和工业备件供应质量低下的情况下，还会造成越修越坏，越坏越修的状况。
全面规范化生产维护简介
全面规范化生产维护简介维护工作是保证生产运转的重要环节之一。
通过全面规范化的生产维护工作，可以提高设备的可靠性和稳定性，减少因设备故障导致的停产时间，提高生产效率和产品质量。
本文将介绍全面规范化生产维护的概念、目的和常见方法。
1. 概念全面规范化生产维护是指在生产过程中，采取一系列的规范化措施，对设备进行有效的维护，以保证设备正常运行并最大化地延长其使用寿命。
它包括对设备进行定期检查、保养和维修，以及对设备操作人员的培训和管理。
2. 目的全面规范化生产维护的主要目的是：•减少设备故障和停机时间：通过定期检查和保养设备，可以及时发现并修复潜在的故障，避免因故障而导致的生产停机时间。
•提高设备可靠性和稳定性：规范化的维护措施可以改善设备的工作状态，减少设备的故障率，提高设备的可靠性和稳定性。
•提高生产效率和产品质量：通过定期维护设备，可以确保设备的正常运行，减少因设备故障而导致的生产中断，从而提高生产效率和产品质量。
•延长设备使用寿命：定期维护和保养设备可以减少设备的磨损和损坏，延长设备的使用寿命，降低设备更换成本。
3. 常见方法全面规范化生产维护可以采用以下常见的方法：3.1 定期检查和保养定期检查和保养是全面规范化生产维护的基本步骤。
通过定期检查设备的各个部件，发现并修复潜在的故障，可以避免因故障而导致的生产中断。
同时，定期保养设备可以延长设备的使用寿命，提高设备的可靠性和稳定性。
3.2 预防性维护预防性维护是在设备没有故障之前，通过定期更换零部件、润滑、清洁等方式对设备进行维护，以减少设备故障的发生。
预防性维护可以提高设备的可用性，降低维修成本。
3.3 培训和管理培训和管理是全面规范化生产维护的重要环节。
通过对设备操作人员进行培训，使其掌握设备的操作技能和维护知识，可以减少人为因素引起的设备故障。
同时，加强设备维护人员的管理，对其进行严格监督和考核，可以提高维护工作的质量和效率。
3.4 数据分析与优化通过对设备的数据进行分析，可以了解设备的运行状态、故障频率和维护需求。
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预测性维护、全面生产维护解析
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01全面生产维护
全面生产维护，是全员参与，全系统优化的生产维修模式，由生产部门参与的自主维护和设备部门参与的专业维护组成，涵盖事后应急维护、主动性的预测性维护、预防性维护的三大维修通道建设。
全面生产维护强调目标驱动，结果导向，是以OEE、可用度、MTTR、MTBF为关键衡量指标，实施针对性的维修通道改善和优化，并驱动对
工业设备、工业备件供应、工业维修服务的供应链的持续优化，实现更高效、更经济和更绿色的工业维修体系构建。
02预测性维护
预测性维护，简单理解就是通过各种方法诊断早期故障隐患和缺陷，并在周期性检修时间内进行隐患和缺陷的消除。
预测性维修诊断方法包括：
1. 生产员工在班前的检查、设备维护人员日常的巡回检查，这是基于经验、图纸、维护手册和基准，通过五感（眼、耳、鼻、手、口）或自制的简单工具进行的手动诊断方式；
2. 利用专业监测仪器或理化分析方法，如振动分析、油液铁谱分析、油液理化分析、红外成像分析、红外温度分析等手段，对设备进行周期性的监测，结合经验和专业知识技能，判断设备存在的隐患和缺陷，也称为自动诊断方式；
3. 利用设备自带或外加的传感器，结合工艺和质量相关数据，通过数据建模，构建基于物联网的自诊断系统（也被称为工业互联网平台）。
预测性维护属于维修性范畴，难度在于如何提高预测性诊断的准确性，这包括传感器精度、诊断经验和技能知识的积累，预测性模型等复
杂条件。
发展预测性维护，有利于提升制造效率，降低维护成本，是值得大力提倡的维修模式。
03预防性维护
预防性维护属于可靠性范畴，是指设备本体的一些零部件，受制于经济性或工艺的制约，在通过可靠性试验后，确定输出的定期维修建议，以确保设备在设计寿命内的稳态可靠度。
在制造过程设计时，冗余设计是首要考虑的，这包含材料冗余、尺寸冗余和精度冗余，在通过相关可靠性检测和试验后，确定出各个部件的使用寿命，如某部件在试验中加工5000次，就会出现损坏，根据正常加工节拍，我们规定在5000次加工周期之前必须做出更换。
由于系统的复杂性会影响到子系统的可靠度，如整机可靠度要求是0.99，它由10个零部件组成，每一个零部件的可靠度必须达到0.999。
这给设计成本、可靠性能力、运行能耗带来风险，故优先考虑对设备结构进行简化，提倡专用设备设计和购置。
预防性维护在复杂设备和系统是不可或缺的一部分，但不适合大范围应用，除了影响维护成本和维护时间（影响生产计划）以外，在设备本身和工业备件供应质量低下的情况下，还会造成越修越坏，越坏越修
的状况。
预防性维护向预测性维护过渡，是必然趋势，如按期换油（润滑脂、润滑油）向按质换油(油品检测)过渡。
同时控制关键易损零部件供应质量，也是非常重要的举措，如轴承、润滑油品等，这对于确保制造系统可靠性和维护经济性至关重要。
备注：在工业互联网平台应用中，依据对加工数量和运动机构频率的统计，进而得出预防性维护的时间点，属于系统可靠性的组成部分，但前提必须对可靠性失效进行综合优化。
04周期性检修
减少非计划停机，是实施全面生产维护的重要目标，同时也是工业互联网在预测性维护应用中的重要指标。
周期性检修，是基于预测性诊断、预防性维护周期确定的检修项目，安排在计划停机期间的维修作业。
主动性的预测性维护、预防性维护的维修通道建设数量和质量越低，非计划停机的应急维修项目越多，工业企业越没有时间安排周期性检修项目，故这是相互影响的过程，反之亦然。
工业企业应花更多的资源投入主动维护中，将预测性维护和预防性维护比重提高，这对于效率提升、成本降低的作用是显著的。
凡事预则立，不预则废。
周期性检修在时间周期上，应包含非停机的班次内消缺计划，每周安排在生产停机计划内的消缺计划，以及每月的周期性滚动停机计划内，而不只是年度计划这样的大跨度检修（如传统的小修、中修和大修计划）。
周期性检修反映了工业企业运维作业的计划性，这意味着对工业备件以及外协维修服务的需求量化，这对于提高工业供应链供给效率和供给质量，有利于促进工业互联网与工业服务产业化落地。