设备管理统计分析方法
设备经济指标计算公式及信息统计
设备经济指标计算公式及信息统计引言在设备管理和维护的过程中,为了评估设备的经济性和提高设备的运行效率,我们需要计算一些设备经济指标。
本文将介绍一些常用的设备经济指标的计算公式,并讨论如何使用这些指标来进行信息统计与分析。
设备经济指标1. 总成本指标设备的总成本指标是评估设备的经济性的重要指标之一。
它由以下三个成本组成:•设备购置成本(PAC):指购买设备所需的费用,包括购买设备的原始价格、税费、运输费等。
•运行成本(OC):指设备在运行过程中所产生的费用,包括能源消耗、人工维护费用、备件更换费用等。
•折旧费用(DC):指设备在使用寿命内所失去的价值,通常按照设备的购买价格和预计使用寿命来计算。
设备的总成本指标(TC)可以通过下面的公式来计算:TC = PAC + OC + DC2. 故障率故障率是指设备在特定时间内发生故障的频率。
它通常以每小时故障次数或每次运行故障时间来表示。
故障率(FR)可以通过以下公式计算:FR = Number of failures / Total operating time3. 可用性可用性是指设备在特定时间内处于可用状态的时间比例。
它是评估设备可靠性和运行效率的一个重要指标。
可用性(U)可以通过以下公式计算:U = (Total operating time - Downtime) / Total operating time其中,Downtime是设备停机的时间。
4. 平均修复时间平均修复时间是指故障发生后将设备修复正常运行所需要的平均时间。
平均修复时间(MTTR)可以通过以下公式计算:MTTR = Total downtime / Number of failures信息统计与分析设备经济指标的计算可以为设备管理人员提供有用的信息,以优化设备的维护和运行。
以下是一些常见的信息统计与分析方法:1. 故障分析通过收集和分析设备的故障数据,可以确定设备的故障模式和原因。
设备维保的设备台账与统计分析
深入分析故障模式提升设备可靠性
详细描述
某企业通过对特定设备的故障模式进行深入分析,识别出了导致设备故障的主 要原因。针对这些原因,企业采取了针对性的改进措施,有效降低了设备的故 障率,提高了设备的可靠性和稳定性。
案例四:某设备可靠性评估实践
总结词
实施可靠性评估提高设备运行效率
详细描述
某企业通过对关键设备的可靠性进行评估,识别出了设备可能存在的薄弱环节。 针对这些薄弱环节,企业采取了相应的改进措施,提高了设备的可靠性和稳定性 ,减少了设备故障对生产的影响,提高了设备的运行效率。
结果应用
将统计分析结果应用于设备维护和管理工作中,提高设备的运行效 率和可靠性。
03
设备故障模式分析
故障分类与识别
按故障性质分类
将故障分为电气、机械、液压等类型,以便 针对不同类型采取相应措施。
按故障影响程度分类
将故障分为重大、一般、轻微等类型,以便 先处理影响较大的故障。
按故障发生频率分类
将故障分为常见、偶发、罕见等类型,以便 分析故障发生规律。
06
实际应用案例
案例一:某工厂设备台账管理实践
总结词
成功建立设备台账管理制度
详细描述
该工厂通过建立设备台账管理制度,实现了对设备的全面管理,包括设备的购置、使用、维修和报废 等全过程。通过台账管理,工厂能够及时掌握设备的运行状况,预测设备可能出现的故障,提前采取 措施进行维修,提高了设备的运行效率和使用寿命。
故障恢复时间
设备发生故障后,从发现故障到恢复正常运行所需的时间,反映设备的维 修性能。
可靠性评估方法
故障模式与影响分析(FMEA)
01
通过对设备各个部件的故障模式和影响进行评估,确
设备管理统计分析方法
设备管理统计分析方法设备及设备工程本身都属于产品,是实体性产品;设备工程监理属于咨询服务,属于非实体性产品,因此,他们也是属于产品的范畴。
他们实现全过程结果的质量以及过程工作质量都应当遵从与质量治理。
进行设备工程监理的一个专门重要的目的确实是要确保设备工程项目的质量得到保证,质量既是设备工程项目本身的“生命”,也是设备工程监理单位的“生命”。
因此,如何开展设备工程项目实施过程中的质量,是设备工程项目承包方的核心工作问题,是设备工程监理单位的中心工作。
科学合理的设备工程监理质量治理体系的建立是贯彻实施设备工程监理制度的重要基础,是衡量设备工程监理机构能力水平的重要标准,是设备工程监理机构开展监理业务工作的行动指南。
那么,设备工程监理机构应当建立什么样的质量治理体系?如何建立呢?设备工程质量治理体系的建立和实施能够按四个时期开展即前期预备、体系策划、体系建立、体系试运行。
具体按以下步骤进行:1、依照设备监理资质规定的等级、专业范畴,按照范畴内的设备工程专业特点,分析、确定本设备工程监理单位所要面向的设备工程项目业主和相关关联方的需求和期望,构建本设备工程监理单位的组织机构、治理模式,统一认识,正确明白得ISO9000:2000标准,有特色地按照该标准模式制定出本设备工程监理单位的质量治理体系的系统结构、系统文件。
2、深入、细致地研究本设备工程监理单位所从事的设备工程监理专业范畴内的工程技术、经济、治理目标特点及要求的高低,建立本设备工程监理单位的质量治理体系的质量方针和质量目标,充分表达所要面向的顾客的需求与期望,充分地展现本监理机构的质量水平、治理能力、服务水平,充分表达本设备工程监理单位的经营治理理念与进展战略。
3、运用系统论、操纵论和科学治理理论和方法,借鉴相关的实际质量治理体系,在本设备工程监理单位内充分讨论,确定实现质量目标所必需的过程和职责。
4、充分把握本设备工程监理单位涉及的设备工程专业范畴内的技术特点、标准、规范及实现的关键方法、手段、措施,确定和提出实现质量目标必需的资源。
设备管理的数据分析
设备管理的数据分析1. 引言随着科技的发展和智能化的进步,设备管理在各个行业中变得越来越重要。
设备管理的数据分析技术在改进设备效率、减少停机时间、提高设备维护等方面发挥着关键作用。
本文将探讨设备管理中的数据分析技术及其应用。
2. 数据分析在设备管理中的作用数据分析在设备管理中的作用不容忽视。
通过分析设备的数据,可以帮助企业管理者更好地了解设备的运行状况、检测设备故障、预测设备寿命以及优化设备维护计划等。
以下是几个典型的应用场景:2.1 故障预警与诊断通过设备传感器采集的数据,可以对设备进行故障预警并进行诊断。
例如,设备振动传感器可以检测设备的振动频率、幅度等指标,通过对这些指标的分析,可以预测设备是否即将发生故障并采取相应措施。
2.2 设备维护与优化数据分析还可以帮助企业优化设备维护计划。
通过对设备数据的分析,可以了解设备的运行时间、维修次数等关键指标,从而调整设备维护计划,减少不必要的维护成本。
2.3 设备寿命预测利用历史设备数据的分析,可以预测设备的寿命,并通过提前维护或更换设备来避免设备突发故障造成的生产停止。
3. 数据分析技术在设备管理中,常用的数据分析技术包括统计分析、机器学习和人工智能等。
以下是几种常用的数据分析技术:3.1 统计分析统计分析是一种常见的数据分析方法,它可以对设备数据进行描述性统计、相关性分析、回归分析等,从而从数据中挖掘出有用的信息。
3.2 机器学习机器学习是一种基于数据的自动化算法,可以通过对设备数据的学习和模型训练,实现对设备的预测、分类和故障检测等。
常见的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和神经网络等。
3.3 人工智能人工智能是一种更加智能化的数据分析技术,它可以通过对设备数据的学习和模拟,实现类似人类思维的智能决策。
人工智能在设备管理中的应用包括异常检测、自动优化和智能维护等。
4. 设备管理数据分析的挑战与解决方案在设备管理中,数据分析面临一些挑战,如数据质量、数据获取和数据模型等。
设备管理的数据分析和洞察力
层次聚类
根据数据的相似程度逐步聚合或分裂数据,形成层次结构。
主成分分析
数据降维
将多个相关变量转化为少数几个不相 关的主成分,用于简化数据结构和减 少计算复杂度。
解释性分析
通过主成分分析可以解释数据中的主 要变化和趋势。
03
数据整合方法
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据,确保数据 的准确性和可靠性。
数据转换
将不同格式或来源的数据转换为统一格式, 便于后续分析和处理。
数据关联
将不同来源的数据进行关联,建立数据之间 的联系,形成完整的数据链。
数据存储
将整合后的数据存储在数据库或数据仓库中 ,便于随时查询和调用。
02
数据分析技术
设备管理与企业可持续发展的关系
设备更新与技术升级
通过数据分析,企业可以了解设备的寿命周期和技术的升级换代情况,及时进行 设备更新和技术升级,以适应市场变化和可持续发展需求。
环保与节能减排
设备管理数据分析可以帮助企业了解设备的能耗和排放情况,推动企业采取环保 措施,降低能耗和排放,符合可持续发展的要求。
统计分析
描述性统计
通过平均数、中位数、众数、方差等统计量描述数据 的基本特征。
推论性统计
利用样本数据推断总体特征,如回归分析和方差分析 。
统计检验
对两个或多个样本或总体参数进行比较和判断,如T 检验、Z检验等。
预测分析
时间序列预测
利用历史数据预测未来趋势,如指数平滑、ARIMA 模型等。
回归分析
能耗优化建议
基于能耗监测和分析结果,提出设备能耗优化的建议,提高设备的 运行效率。
设备管理中的数据分析与优化技术
智能化设备管理是未来设备管理的必然趋势,通过引入人工智能、机器学习等技术,实现设备的自主感知、诊 断、预测和决策。
详细描述
智能化设备管理能够实时监测设备的运行状态,预测设备故障,并提供维修建议,有效提高设备的运行效率和 可靠性。同时,智能化设备管理还能优化设备的能耗和资源消耗,降低运营成本。
大数据处理与分析技术
总结词
随着设备产生的数据量不断增加,大数据处理与分析技术成为设备管理的重要手段,能够挖掘设备的潜在价值, 为决策提供有力支持。
详细描述
大数据处理与分析技术可以对海量的设备数据进行高效处理,提取有价值的信息,发现设备的运行规律和趋势。 通过对数据的深入分析,可以优化设备的维护策略、提高设备的运行效率,为企业创造更大的价值。
预测性维护
利用传感器和数据分析技术,预测设备潜在故障和性能衰减,提前 采取维护措施。
优化维护资源分配
根据设备维护需求和资源限制,合理分配维护人力、物力和财力。
优化技术在设备配置中的应用
设备布局优化
通过模拟和分析,合理安排设备布局,提高生产效率。
工艺流程优化
通过调整工艺参数和流程结构,降低生产成本和提高产品质量。
设备管理中的数据分析与 优化技术
目录
• 设备管理概述 • 数据分析在设备管理中的应用 • 优化技术在设备管理中的应用 • 设备管理中的数据安全与隐私保护 • 未来展望与研究方向
01
设备管理概述
设备管理定义
设备管理是指对企业中的各类设备进行全面、科学的管理,确保设备能够安全、高效、经济地运行。
它涉及到设备的规划、选型、购置、安装、调试、使用、维护、修理、改造、更新直至报废的全过程 。
数据分析在设备维护中的应用
设备管理设备关键指标监控与评估
设备管理设备关键指标监控与评估1. 引言在现代企业中,设备管理是至关重要的一项工作。
设备管理的核心目标是确保设备能够正常运行,保证生产流程的连续性和稳定性。
为了实现这一目标,监控和评估设备关键指标是必不可少的工作。
本文将介绍设备管理中的设备关键指标监控与评估方法,指导企业进行有效的设备管理。
2. 设备关键指标的定义设备关键指标是评估设备性能和运行状态的数据指标。
这些指标可以反映设备的健康状况、稳定性和生产效率。
常见的设备关键指标包括设备故障率、设备可用率、设备维修时间、设备能耗等。
3. 设备关键指标的监控通过监控设备关键指标,企业可以及时获取设备运行状态的信息,快速发现异常情况,并采取有效的措施进行处理。
设备关键指标的监控可以通过以下途径实现:3.1 实时数据采集企业可以使用传感器、仪表等设备,实时采集设备运行状态的数据。
这些数据可以包括设备温度、压力、转速等信息。
通过对实时数据的采集和分析,企业可以实时监控设备的运行状态。
3.2 数据记录与存储监控设备关键指标的另一种方法是将设备运行状态的数据进行记录和存储。
企业可以使用数据库或数据仓库等工具,对设备数据进行持久化存储。
通过对历史数据的分析,企业可以了解设备的长期运行趋势和规律。
3.3 报警与通知机制当设备关键指标达到预设的阈值时,可以通过报警与通知机制提醒相关人员进行处理。
企业可以通过邮件、短信等方式发送报警信息,以便及时采取措施,防止设备故障或生产停滞。
4. 设备关键指标的评估设备关键指标的评估是对设备性能的综合评价,旨在发现设备运行中存在的问题,并提出改进措施。
设备关键指标的评估可以从以下几个方面进行:4.1 故障率评估故障率是评估设备运行稳定性的重要指标。
可以通过统计设备故障次数以及设备运行时间,计算出设备的故障率。
高故障率的设备可能存在设计缺陷或者维护保养不到位的问题,需要及时进行改进。
4.2 可用率评估可用率是评估设备运行连续性的指标。
设备人员效率统计分析管理办法
1.目的:为了集团的设备使用效率和人员的效率的统计分析方法统一,利用分析结果进行集团设备资源整合,管理优化,资源充分利用,降低成本,提高效率及人员的合理规划,特制订本办法。
2.范围:集团内的所有设备使用效率统计分析和人员效率统计分析管理均属之。
3.术语:3.1拥有时间:每个月的日历天数,每天以24小时计算;3.2设备负荷时间:生产计划排定时间,或每日工作指示的设备使用时间,其中包括生产时间、换模准备时间、及其他非计划性(突发)的异常停止时间;3.3计划停止时间:计划性的停止或计划保养的时间,这个时间仍然可被安排生产,即拥有时间扣除设备负荷时间所剩下的就是休止时间;3.4稼动时间:设备直接运转生产正规产品的时间,也就是在计划生产中扣除准备时间及突发的停止时间;3.5换模时间:这是模治具或辅助设备的安置、拆除、材料准备等,计划性的间接作业所造成的设备无生产时间;3.6异常停止时间:类似换线准备之计划性间接作业以外的原因所造成的非计划性停止时间,其原因大致可分三类:一是设备修理时间,二是模治工具修理时间,三是等待时间;3.7标准工时:单位产品产出所需的时间;3.8 损失时间:指在稼动时间中,一些无法区分或细微到不容易记录的损失,但最后还是会影响生产绩效(如:空转、暂停、速度下降、不良/手工整修等造成的损失);3.9节拍:每小时的标准产出量;3.10产出标准时间:稼动时间扣除损失时间所剩的时间。
4.职责:4.1企管中心负责本管理办法的制订、修订、发行;4.2各公司单位负责管辖范围内的设备使用效率分析及人员效率的分析,并及时准确提供分析报告;4.3企管中心负责集团各公司单位设备负荷分析的汇整,并进行资源协调。
5.流程图:无。
6.内容:6.1基础数据记录于表“00-WIR-008-01设备效率统计分析”和“00-WIR-008-02人员效率统计分析”表中。
6.1.1设备方面:6.1.1.1拥有时间6.1.1.2标准时间6.1.1.3换模时间6.1.1.4异常停止时间6.1.1.5计划停止时间6.1.1.6设备修理时间6.1.1.7生产量6.1.1.8良品率6.1.2人员方面:6.1.2.1节拍6.1.2.2人平均效率6.1.2.3人员效率提升率6.1.2.4工时利用率6.1.3注解:公式中(0)表示理论数值,(1)表示改善前的原有数据,(2)表示改善后新收集的数据。
设备信息、故障统计与分析管理办法
精品Q/SHCL设备信息、故障统计与分析管理办法中国石化股份公司长岭公司发布目次前言.............................................................................................................................................................................. I I1 范围 (1)2 术语和定义 (1)3 职责 (1)4 管理内容与要求 (2)5 检查与考核 (3)前言本标准由中国石化股份公司长岭分公司标准化委员会提出并批准。
本标准由中国石化股份公司长岭分公司机动工程处起草并归口。
本标准主要起草人:曾文海、李迎德。
本标准于2002年月日首次发布。
设备信息、故障统计与分析管理办法1 范围本标准规定了设备信息、设备故障的上报的时间,规定了设备信息、设备故障整理上报的内容和要求。
本标准适用于设备信息、设备故障统计的编写和上报的管理。
2 术语和定义下列术语和定义适用于本标准。
2.1设备信息设备发生的故障及处理、设备事故的抢修过程及处理后的运行情况、重要工程的进度和存在问题、设备的配件管理情况、设备管理的经验和好人好事等与设备及其管理有关的信息。
2.2设备故障由于设计、制造、安装、施工、使用、检维修、管理等原因造成的机械、动力、电讯、仪器仪表、容器、管道、运输等设备的损、毁。
3 职责3.1 机动工程处3.1.1 负责整理各单位上报的设备信息和设备故障统计与分析周报。
3.1.2 负责公司设备故障统计分析总结。
3.2 设备使用单位3.2.1 负责本单位设备信息的收集、整理和上报。
3.2.2 负责本单位设备故障的分析、统计和上报。
4 管理内容与要求4.1信息上报4.1.1 各单位应指派一名设备技术员专门负责本单位的信息管理工作,信息员要深入现场,及时了解设备动态。
道闸数据统计与分析方法
道闸数据统计与分析方法引言道闸是常见的车辆出入场控制设备,广泛用于停车场、小区等场所。
随着信息技术的发展,道闸设备的智能化和自动化程度不断提高,同时也产生了大量的数据。
对这些数据进行统计和分析可以有效帮助管理者做出决策。
本文将介绍道闸数据统计与分析的一些常用方法和技巧。
数据采集为了进行数据统计和分析,首先需要获取道闸设备产生的数据。
传统的道闸设备通常会记录车辆进入和离开的时间,车辆的类型等基本信息。
在智能化的道闸设备中,还可以获得更多的数据,比如车牌识别结果、车辆颜色等。
这些数据一般通过道闸设备上的接口或者网络接口获取。
基本统计1. 车辆进出数量统计可以将道闸数据按时间间隔进行统计,得到每个时间段内进出的车辆数量。
这可以帮助了解车流量的变化趋势,在管理停车场等场所时可以根据统计结果进行资源调配。
2. 车辆停留时间统计车辆停留时间是另一个重要的指标,可以了解车辆在停车场内的平均停留时间,帮助评估停车场的利用率和服务质量。
此外,还可以将停留时间按照不同的时间段进行统计,例如按天、按小时等,以观察车辆停留时间的分布情况。
3. 车辆出入类型统计根据道闸数据中的进出时间和车辆类型等信息,可以统计不同类型车辆的出入情况。
例如,可以统计出每日进出的机动车和非机动车的数量,了解不同类型车辆的分布情况,为管理者提供决策支持。
4. 车辆出入频率统计可以根据道闸数据统计每辆车的出入频率。
这可以帮助管理者了解车辆的出行规律,从而可以根据车辆出行频率进行停车场的管理。
例如,可以根据车辆出行频率制定不同的停车费率或者优惠政策,从而吸引更多的车辆停靠。
数据分析除了基本统计,还可以通过数据分析方法挖掘更深层次的信息。
1. 车流量预测利用道闸数据的时间序列特性,可以使用时间序列分析方法对未来某一时间段的车流量进行预测。
这可以帮助停车场管理者合理安排资源,并提前做好准备。
2. 车辆停留模式分析通过对车辆停留时间数据的聚类分析,可以发现不同类型的车辆在停车场内的停留模式。
设备管理中的统计分析与预测
设备管理的目标是实现设备的经济、 高效、安全和环保运行,为企业创造 更大的价值。
设备管理的重要性
提高生产效率
有效的设备管理可以确保设备 的正常运行,减少故障停机时
间,提高生产效率。
降低维护成本
合理的设备管理能够预防设备 故障,减少维修和更换部件的 费用,从而降低维护成本。
提高产品质量
设备状态的良好保持可以确保 产品生产的稳定性和一致性, 提高产品质量。
故障模式分析
通过统计分析找出设备故障模式,针对不同故 障模式制定相应的预防措施。
故障预警系统
利用预测分析技术,建立设备故障预警系统, 提前发现潜在故障并进行处理。
定期检查与维护
根据统计分析结果和预测数据,制定合理的定期检查与维护计划,降低故障发 生概率。
基于统计分析与预测的设备性能改进方案制定
性能参数优化
设备寿命预测
01
通过分析设备运行数据,预测设备使用寿命,提前进行必要的
维护和更换。
维护周期预测
02
根据设备运行情况和历史维护记录,预测未来维护需求,制定
合理的维护计划。
保养成本预测
03
结合设备维护保养需求和历史维护成本数据,预测未来保养成
本,为预算制定提供依据。
基于统计分析与预测的设备故障预防措施制定
设备管理中的统计分析与预测
目录
• 设备管理概述 • 统计分析在设备管理中的应用 • 预测分析在设备管理中的应用 • 统计分析与预测在设备管理中的综合应用
01
设备管理概述
设备管理的定义与目标
设备管理定义
设备管理是对企业中各类设备进行全 生命周期管理的过程,旨在确保设备 的可靠运行、降低维护成本和提高生 产效率。
3设备点检数据统计分析
设备点检数据统计分析对点检和巡检的任务和检查结果进行各种形势的统计分析以及绘制各种趋势分析图,称为设备点检数据分析。
包括:点检总体情况分析、点检数据趋势分析、点检结果统计分析、巡检数据趋势分析、巡检总体情况分析(运行部)、巡检结果统计分析(运行部)、巡检总体情况分析(燃运部)和巡检结果统计分析(燃运部)等。
数据分析一般需要计算机进行辅助分析和编制趋势分析图,或是专用的计算机软件。
大部分需要热控专业的配合。
下面介绍比较适合于电力生产设备管理的分析方法。
某电厂实行点检定修制以来,设备管理方法上也在发生着变化,尤其是在积累数据方面最为突出。
点检员现场检查的项目总共有61,099项,按点检计划进行轮回检查。
从2003年12月至2004年8月,共积累了1,694,357条结果数据。
如何对这些数据进行科学的辅助分析,帮助点检员量化的掌握设备的健康水平,逐渐提上议事日程。
通过讨论一些通用数据统计分析方法的特点,来研究这些方法是否适合于分析点检结果数据。
同时结合计算机技术,讨论在计算机上实现辅助分析的可行性,为设备管理人员、计算机技术人员做进一步研究提供参考。
1 折线图在平面直角坐标系内,有一条或多条折线的图示方法,称为折线图,X轴代表过程展开的时间,Y轴代表过程的量值。
折线图的基本形式如下图所示:图2-1 折线图的基本形式一般电厂的热控系统,已经提供了折线图的辅助分析方法。
如下面是2004年3月至9月,一号汽轮机#1轴承#1乌金温度的点检结果数据折线图。
图2-2 点检单折线图同时,也支持多点比较的折线图分析方法。
一张折线图上如果绘有多条折线,这些折线所代表的数据应是同一种类的数据。
如下图是2004年3月至9月,一号汽轮机#1轴承振动与二号汽轮机#1轴承振动点检结果数据的比较图。
图2-3 点检多折线图折线图的应用非常广泛,凡是与时间有函数关系的量均可用它进行统计分析。
如果能够在X轴方向上标注一些引起数据大幅变化的直接事件,将可以起到更为直观的说明作用。
设备管理中的数据分析和预测
总结词
智能制造是现代工业的发展趋势,设备数据 管理是其中的关键环节。
详细描述
智能制造中的设备数据管理涉及从设备采集 数据、传输数据、存储数据、分析数据等多 个环节。通过实时监测设备的运行状态,可 以及时发现潜在的故障和问题,提高设备的 运行效率和稳定性。同时,通过对设备数据 的分析,还可以优化设备的维护计划和生产
THANKS
谢谢
面临的挑战
随着技术的发展和数据的增长,数据安全和隐私保护面临越来越多的挑战,如数 据泄露、黑客攻击等。
未来发展方向
未来需要不断加强技术研发和创新,提高数据安全和隐私保护的水平,同时需要 不断完善相关法律法规和标准,为数据安全和隐私保护提供更好的保障。
06
CHAPTER
实际应用案例分析
案例一:智能制造中的设备数据管理
设备管理中的数据分析和预测
目录
CONTENTS
• 设备管理概述 • 数据分析和预测在设备管理中的应用 • 设备故障预测和维护 • 数据驱动的设备优化和改进 • 数据安全和隐私保护 • 实际应用案例分析
01
CHAPTER
设备管理概述
设备管理的定义和目标
设备管理定义
设备管理是指对企业中的各类设备进 行全面、科学的管理,确保设备能够 高效、安全、经济地运行,为企业创 造更大的价值。
03
基于数据分析结果,预测设备可能出现的问题和故障,提前进
行预防性维护,降低设备故障率。
设备运行优化和节能减排
01
能效分析
通过数据分析,了解设备的能源 消耗情况,发现能源浪费的问题 和节能潜力。
节能措施
02
03
减排策略
根据能效分析结果,采取针对性 的节能措施,如改进工艺、优化 操作等,降低设备运行能耗。
设备管理的故障统计与分析
设备管理的故障统计与分析引言设备管理是企业运营过程中不可或缺的一部分,因为设备故障可能会造成生产延误、成本增加以及客户满意度降低。
因此,对设备故障进行统计与分析是非常重要的,可以帮助企业更好地了解设备故障的原因和趋势,提前采取预防措施,以确保设备的正常运行和生产效率的提高。
设备故障统计设备故障统计是指对企业中各个设备的故障情况进行数据收集和整理的过程。
通过统计,可以得到各个设备出现故障的次数、频率以及故障性质的分布情况。
这些统计数据可以帮助企业了解设备故障的严重程度,并对不同类型的故障进行分类和权重排序。
在进行设备故障统计时,可以收集以下数据: - 设备编号:每个设备都有唯一的编号,用于标识设备。
- 故障类型:记录设备出现的故障类型,如机械故障、电气故障等。
- 故障描述:对故障现象进行详细描述,包括故障时间、故障原因、故障影响等。
- 故障处理:记录故障处理的具体步骤和结果。
- 处理人员:记录处理故障的人员信息。
对于设备故障统计,可以使用数据表格进行展示,如下所示:设备编号故障类型故障描述故障处理处理人员001 机械故障设备运行时出现异响更换磨损部件李工002 电气故障设备无法启动检修电源接线张工003 机械故障设备振动过大清洗设备内部王工设备故障分析设备故障统计只是对故障情况进行了简单的记录,而设备故障分析则是对统计数据进行深入分析,找出故障的原因和趋势,以便制定相应的预防和改进措施。
在进行设备故障分析时,可以采用以下方法: - 故障频率分析:根据设备故障统计数据,计算出各个设备故障的频率,找出故障频率较高的设备,进一步分析其故障原因。
- 故障模式分析:根据设备故障描述,对不同故障类型进行分析,找出共性问题和部件故障模式。
- 故障时间分析:通过对故障发生的时间段进行统计,找出设备故障发生的规律和趋势,以便进行设备维护和保养的时间安排。
- 故障影响分析:分析设备故障对生产进度和产品质量的影响,评估故障带来的经济损失。
特种设备安全管理的数据分析与统计
数据质量评估与控制
数据完整性
检查数据是否完整,是 否存在缺失或异常值。
数据准确性
核实数据的真实性和查数据是否符合规范 和标准,确保数据在不 同部门或系统中具有可
比性。
数据及时性
评估数据的时间戳是否 符合要求,确保数据的
时效性。
CHAPTER
03
特种设备安全管理的数据分析
起重机械安全监测数据可视化
通过起重机械位移、载重等数据的实时监测和可视化分析,保障起 重机械安全运行。
CHAPTER
06
特种设备安全管理的数据挖掘 与应用
数据挖掘的概念与原理
概念
数据挖掘是从大量数据中提取出有用 的信息和知识的过程,这些信息和知 识是隐藏的、未知的或非平凡的。
原理
数据挖掘基于统计学、机器学习和人 工智能等学科,通过建立数学模型和 算法,对大量数据进行处理和分析, 以发现数据中的模式和规律。
,为安全管理提供科学依据。
CHAPTER
02
特种设备安全管理的数据收集 与处理
数据收集的方法与途径
01
现场调查
通过实地考察和访谈,收集特种 设备使用单位的安全管理状况和 设备运行数据。
02
03
监管部门报送
监测系统
特种设备使用单位定期向监管部 门报送安全管理信息和设备运行 数据。
利用物联网和传感器技术,实时 监测特种设备的运行状态和数据 。
特种设备概述
特种设备的定义与分类
定义
特种设备是指涉及生命安全、危 险性较大的设备和设施,包括电 梯、锅炉、压力容器、起重机械 等。
分类
根据特种设备的不同类型,可以 分为承压类特种设备和机电类特 种设备。
特种设备的特点与重要性
设备管理的数据处理和分析方法优化
设备管理的重要性
提高设备运行效率
通过对设备进行科学的管理和维 护,可以减少设备的故障率,提 高设备的运行效率,从而降低生 产成本。
保障企业安全生产
设备管理不到位可能导致设备故 障引发生产事故,科学合理的设 备管理可以保障企业的安全生产 。
图表美学设计
优化图表的颜色、字体、布局等,提高图表 的易读性和美观度。
交互式可视化
利用交互式图表,允许用户进行数据筛选、 过滤和深入探索,提高数据洞察力。
05
案例分析
案例一:某制造企业的设备数据管理优化
总结词
通过引入先进的数据处理和分析方法,提高设备运行效率和降低维护成本。
详细描述
该制造企业面临设备故障率高、维护成本高昂的问题,通过采用实时监测、数据挖掘和机器学习等技 术,实现了设备故障预警、预测性维护和优化运行,显著提高了设备运行效率和降低了维护成本。
数据质量评估
数据完整性
检查数据是否完整,是否存在缺失或异常值 。
数据准确性
核实数据的正确性和可信度,确保数据误差 在可接受范围内。
数据一致性
检查数据是否符合逻辑规则和业务规则,确 保数据的一致性和可靠性。
数据及时性
评估数据的时间戳是否最新,确保数据分析 结果的时效性。
03
设备管理数据处理和分析的挑战
数据分析方法
统计分析
运用统计学原理,对设备运行数据进行描述性和 推断性分析。
可视化分析
利用图表、图像等可视化手段,直观展示数据分 析结果,便于理解和解释。
ABCD
数据挖掘
通过关联分析、聚类分析、分类和预测等方法, 发现数据中的潜在规律和模式。
设备管理三率的统计方法和要求
设备管理三率的统计方法和要求一、设备完好标准:依据:1、煤炭工业部办法的《煤矿矿井机电设备完好标准》;2、现行的国家标准、《煤矿安全规程》等有关文件及煤矿的实践经验。
1、零部件齐全完整。
2、性能良好,出力和精度达到要求,能耗在规定的范围内。
3、安全防护装置齐全可靠。
4、设备环境整洁。
5、与设备完好有直接关系的记录和技术资料齐全准确。
二、完好率统计计算方法:1、基层各使用单位每月统计,上报机电科,机电科统计汇总全矿三率数据,生成统计报表。
报表格式附后。
完好率计算公式:完好设备台数设备完好率=在籍台数+借入台数-借出台数在籍台数包括:使用、备用、待修、待报废、闲置、库存、借出台数。
借入台数包括:借入、租入台数。
2、每月由矿机电负责人组织机电、安监等有关部门的专业人员组成检查评定小组,对基层检查评定结果进行核实。
抽检完好率计算公式:抽检完好设备台数抽检完好率=抽检设备总台数x100%三、待修率统计计算方法:1、设备待修率=待修台数/在籍台数。
四、事故率统计计算方法:出现机电设备事故后,由机电事故分析小组牵头,调查设备损坏原因,找出使用责任,检修责任,主要责任,次要责任,落实到人。
机电科建立事故台帐,进行事故追究。
1、机电事故台帐内容:事故类型、时间、损失、责任人、经过及原因分析、处理结果、采取措施2、机电事故统计月报表:事故类型、次数、影响时间、产量事故率=事故影响当月产量/当月计划产量或=事故影响当月系统运转时间/当月系统计划运转时间。
五、三率统计表:设备完好率、待修率、事故率统计表填报单位:年月单位负责人:报表人:。
设备维保数据管理与分析方法
02
设备维保数据收集与整理
数据收集的方法与工具
传感器监测
通过安装传感器,实时监测设备的运行状态 和参数,如温度、压力、振动等。
人工巡检
定期安排人员对设备进行巡检,记录设备的 运行状况、异常情况等信息。
维护保养记录
记录设备的保养、维修历史,包括保养周期 、更换部件等信息。
数据分析工具
使用数据分析工具,如Excel、Python等, 对收集到的数据进行处理和分析。
机器学习算法
决策树
通过构建决策树模型对设备维保数据 进行分类和回归预测,适用于具有层 次结构和分类目标的维保问题。
随机森林
神经网络
模拟人脑神经元的工作原理,构建多 层感知器或多层神经网络,对设备维 保数据进行复杂的非线性映射和模式 识别。
结合多个决策树的预测结果,通过投 票或平均值等方法提高预测精度和稳 定性。
案例二:某电力企业的设备监测数据分析
总结词
实时监测、智能诊断
VS
详细描述
该电力企业利用传感器和智能仪表对关键 设备进行实时监测,收集温度、压力、振 动等数据。通过数据分析,能够及时发现 设备异常,进行智能诊断,为维修人员提 供准确的故障信息和处理建议,确保电力 设备的稳定运行。
案例三:某航空公司的发动机性能预测模型
总结词
性能预测、优化维护计划
详细描述
该航空公司利用发动机性能数据,构建了性能预测模型。通过分析发动机的转速、温度 、压力等运行参数,预测发动机的性能趋势和可能出现的故障。基于预测结果,优化维 护计划,提高发动机的使用寿命和飞行安全。同时,为航空公司的运营决策提供数据支
持。
06
设备维保数据管理的未来 展望
数据整理的流程与规范
设备管理的数据处理和分析方法
访问控制
限制对数据的访问权限,只允许授权人员访 问相关数据,防止未经授权的泄露。
THANKS
感谢您的观看
分类与预测
利用已知类别的数据构建分类模型,对未知类别数据进行预测。
机器学习
有监督学习
利用已知类别的训练数据构建分类器或回归 模型。
无监督学习
对没有标签的数据进行聚类、关联分析等。
深度学习
利用神经网络技术处理复杂的数据结构和模 式。
03
设备故障预测
基于规则的故障预测
总结词
基于历史故障数据的经验总结,形成一套故障预测规则,对设备运行状态进行监测和预警。
状况和历史问题。
操作日志
03
设备的操作日志记录了设备的操作历史和运行状态变化,对于
故障排查和性能分析具有重要意义。
数据采集方式
自动化采集
通过设备自带的传感器和数据采集系统,实现数据的实时采集和 传输。
人工采集
通过人工记录的方式,采集设备的运行数据和维护记录等。
网络爬虫
对于一些可公开访问的设备数据,可以通过网络爬虫进行采集。
02
数据分析方法
统计分析
描述性统计
通过均值、中位数、方差等统计量描述数据的基本特 征。
推断性统计
利用样本数据推断总体特征,如回归分析和假设检验 。
时间序列分析
对按时间顺序排列的数据进行统计分析,预测未来趋 势。
数据挖掘
关联分析
发现数据集中项集之间的关联规则和有趣关系 。
聚类分析
将数据集划分为若干个相似组,同一组内的数 据尽可能相似。
数据存储和处理
数据存储
对于大量的设备数据,需要进行有效的存储和管 理,以便后续的分析和处理。
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第二节设备工程监理过程中常用的数理统计分析方法数理统计技术是建立、保持、改进设备工程监理全过程质量管理体系开展数据分析活动不可缺少的组成部分,成效十分显著。
国内设备工程管理的大量实例表明,排列图法、因果图法、分层法、检查表法、相关图法、直方图法和控制图法等七种数理分析质量管理工具的应用对设备工程管理人员十分重要,他们通过对设备实体产品质量和服务质量两类指标的统计分析,可以及时了解设备工程实施过程质量状况,对设备工程工作效率、投资效益都十分有利。
由于篇幅的原因,我们重点介绍其中排列图法、因果图法、相关图法、直方图法和控制图法,其他方法请参考其他资料。
一、排列图法排列图法又叫巴雷特图法。
是一种抓主要茅盾的“关键少数”以取得多数成效的有效方法。
在设备工程管理中,常用它来寻找影响某种问题,例如设备制造质量、安装偏差、运行故障与事故、维修质量及其它问题的主要因素,以便抓住主要矛盾,有重点地采取针对性措施。
排列图法的核心是通过数据计算分析,绘制排列图来寻找影响产品质量的主要问题和确定改进的地方。
1.排列图的基本做法是:(1)按时间参数指标等或某种要求分层收集数据:确定分层,每一层为一个项目;确定每个项目重复出现的“量”;编制分项统计表,最好按照统计分析指标的绝对值大小的降序排列分层项目,便于绘制排列图时不出差错。
(2)进行数据整理,计算出累积数及累积百分数。
(3)作图。
作图步骤包括:绘制横、纵坐标;画出累积曲线(巴雷特线),如图4-5所示。
具体画法如下:——画出左右两个纵坐标轴,一个横坐标轴,左边的纵坐标表示频数,右边的纵坐标表示频率,横坐标为分层项目坐标;——在横坐标上按分层项目数量画出等分点,按照各项目重量的降序顺序在各等分段下方标注出对应的分层项目名称,一般分层项目数量不超过5个,超过的个数项目归为“其他项”;——在各自分层项目等分区域对应其数量值画出矩形图,并填上相应的数据;——将各项目累积百分数在其矩形图的右上方拐角点出描点,并把各点连成折线,即为累积曲线,也称巴雷特线。
——在图上方写明各项目出现的总量和用N表示),在巴雷特线上各点旁边写明各自的累积百分数(4)数据分析。
首先是进行因素分类:从右边纵坐标频率为80%处向左引出一条平行于横坐标的虚线,直到与累积曲线相交为止。
其次是做出判断:累积频率在O~80%的项目就是所要找出的主要问题,称为A类因素;累积频率在80%~90%的项目称为B类因素,即次要问题;累积频率在96~100%的项目称为C类因素,即一般问题。
(5)填写排列图:包括名称,收集数据的时间,绘图者以及分项名称等。
[例] 某一台设备在一年运行中的故障分类统计情况如表4-2所示。
排列图如图4-5所示。
表4-1 设备运行故障统计(按故障数值降序排列)图4—5 故障排列图二、因果图法因果图的样式如图4- 6所示。
图4- 6 因果分析图因果图也称特性要因图,即分析原因与结果之间关系的图形。
因其形状像树枝或鱼刺,故又称为树枝图或鱼刺图。
因果图用于寻找质量问题产生的原因,整个图形由原因和结果两部分组成。
原因指对工作结果有影响的要素,可分为大原因、中原因、小原因。
通过原因的依次展开,即对有影响的要素加以分类和分析,并且由大到小,由粗到细,直到能具体地采取措施解决问题为止。
做因果图的关键在于根据八项质量管理原则之一的“全员参与”,在作图过程中绘制者同与特性有关的人员一起参加讨论,充分发表见解,一边讨论一边绘制图形。
过程与方法如下:(1)确定质量问题特性。
(2)标示主干。
主干箭头轴即为要研究问题的过程,在右端方框内记入特性的名称(3)采用集思广益的方法调查影响结果的原因。
具体绘制步骤为:——把认为对结果有影响的原因大致分成人、机、料、法、环等,见图4-6。
这5类原因也称为大原因,箭头指向主干。
——一画出与大原因相关的中原因,一个原因画一个枝,箭头平行于主干指向的大枝,将原因记在中枝线的两侧。
此处的中原因是形成大原因的原因。
——将上述原因再展开,分别画成小枝。
小枝是造成中枝的原因,如此展开直到能够提出解决措施为止。
——写明因果图名称、绘制者、绘制时间及参加分析人员。
使用因果图法时的注意以下几点:(1)要充分发扬民主,采用KJ法、BS法把各种意见记录下来。
(2)原因表达要简练、明确。
(3)在确定主要原因后,还应到现场去进行调查核实,并落实解决主要原因的项目,然后制定对策加以解决。
(4)措施实施后用排列图等检查其效果,确认是否消除了产生不合格的原因。
三、相关图法相关图也叫散布图,它是用对应关系的两种数据画出的座标图。
相关图法,就是通过画散布图研究两种数据的关系的方法。
相关图的作法,是将两种相关数据列出,并用点子填在座标纸上,以观察两种因素的关系。
经常出现6种典型的相关图,通过图形分析即可进行相关判定,详见图4-7。
——X增加,y随之明显增加,即为强正相关,说明X与y关系密切。
这时只要能够控制X,y也随之得到控制。
——X增加,y基本随着增加,即为弱正相关。
这时对y的影响除了X因素外,还存在其他的因素。
——X增加,y基本随之减少,即为弱负相关。
——X增加,y随之明显减少,即为强负相关。
——X与y之间没有什么关系,这是不相关。
——X与y之间的关系是曲线相关。
图4-7 典型相关图使用相关图法时应注意:(1)现场取数据要及时,准确,完整。
(2)在影响质量特性的众多因素中,找出影响最大的因素。
(3)找出条件变量最佳变化范围。
(4)更好地选择待用质量特性、测定方法和试验方法。
四、直方图1、直方图概念及基本形式直方图是表示分布状态的直观图形。
如图4-8所示。
直方图也叫频数直方图,是根据抽样检验原理,把反映事物特征的一批上下波动的数据,按顺序整理排列,并划分若干区间,统计各区间数据的个数,再以数据个数为高度,区宽为宽度,画出若干个相联的直方柱状图形,用来观察、分析事物特性的变化规律或数据分布规律。
直方图用途很广,在设备工程管理中,常用来分析寻找故障分布规律,观察维修过程中是否出现异常,比较不同因素对维修质量的影响。
通过直方图的分析比较可以判断某过程的参数或因数正常与否,一般有两种方法:(1)看直方图的分布状态,首先着眼于整体形状,其次看有无异常形状。
直方图分布状态一般为以下5种情况:图4—8 直方图1)正常型:直方中间为“峰”。
而左右两边大体上是对称分散开来的分布,如图4—9(a)。
由此,我们所举的实例,是属于正常型的,说明加工质量稳定。
2)绝壁型:表示产品或要素经过全数检查后,剔除了不合格,提高了平均值时的情况,如图4—9(b)。
3)双峰型:往往表示由两台不同的机器完成或两个人完成的产品或结果,或从两个工厂来的产品,如图4—9(c)。
4)掉齿型:可能由于测定工具、测定方式、测定人员或分组等因素造成的误差,如图4—9(d)。
5)孤岛型:表示可能由于原料发生变化或操作人员不熟练所致,如图4—9(e)。
(a)正常(b)绝壁型(c)双峰型(d)(e)图4—9 直方图分布状态(2)同标准进行比较对比:在直方图上画出标准界限或目标值,用以观察产品是否符合标准以及偏离标准的大小、工序处于何种状态。
图4-10 典型实际直方图分布与标准的比较分析图图4-10表现出了几种常见的方图分布,应注意判断反映的实际情况:(1)在图4-10(a)中直方图的分布中心(X)和公差中心(T v)近似重合,即满足标准,测量数据分散度比标准的幅度小,中心值正在中间位置。
根据概算,公差范围大约等于数据标准差S的6倍,这种情况一般来说是很少出现不合格品的,是最想理的情况。
(2)在图4-10(b)、图4-10(c)中直方图的分布在公差范围内,但分布中心(X)和公差中心(T)有较大偏离,中心值偏离,分散幅度大的情况,应减小分散度,并把分布移到中间。
这种情况下如工序稍有变化,就可能出现不合格品。
若计算工序能力指数,需要考虑修正系数,使中心完全重合。
(3)在图4-10(d)中直方图的分布在公差范围内,两边均没有余地。
出现这种情况时产品为合格品,此时应立即采取措施,设法提高工序能力,缩小标准差S。
(4)在图4-10(e)、图4-10(f)中直方图的分布超过公差范围,即分散度比标准的幅度小,由于中心值偏离,有些超过了上限或下限标准。
出现这种情况时产品质量波动大,已出现不合格品,应查明原因,立即采取纠正措施。
(5)图4-10(g) 分散度太大,直方图的分散幅度超过了上下偏差,出现了废品,应采取措施,缩小分散度或放松标准公差,表明产品加工精度不够,应提高加工精度,缩小标准差,也可从公差标准制定的严格程度来考虑。
(6)在图4-10(h)中,直方图的分布在公差范围内,且两边有过大的空余,这种情况下虽然不会出现不合格品,但很不经济,属于质量过剩,一般用于军工或精密产品。
2、直方图的求取与绘制方法直方图的求取与绘制基本步骤如下:(1)、求极值及极差:R=R max—R min,求平均值:X¯=ΣX i /n(2)、求分组数K=1+3.3log n(3)求区间宽度ΔX i=R/K(4)、求频数和频率:频数ni是数据在每个区间出现的次数,频率f i=n i/n(5)、求组中值:X i’=(区间上限+区间下限)/2(6)、求频数和频率分布的直方图的高度:频数高度h=n i,频率高度H=f i /ΔXi(7)、计算标准离差:[Σn i X i* 2 /n —Σn i X i * /n)2 ]1/2式中:X i* =X i—X¯下面我们举例说明上述过程的运用。
例4—:某连轧生产线项目中,使用一种直径规格Φ200的耐腐蚀铸石管。
某铸石管生产厂获得了供应合同,并按期提供。
到项目安装现场后,设备监理工程师与供货厂技术人员、项目安装单位的材料工程师一起抽检了其中的100根,数据如表4—所示。
请分析,该铸石管厂提供的产品稳定吗?表4—100根铸石管直径抽检值197 187 184 213 203 191 195 185 204 200201 212 191 196 186 202 209 199 196 184219 205 211 195 196 193 209 203 192 202189 198 200 205 189 211 197 207 215 213199 192 198 201 185 196 201 185 202 190207 200 207 194 202 195 215 199 217 206200 191 197 217 192 214 190 210 194 195190 202 218 205 181 207 204 206 201 212195 193 205 208 208 200 205 196 194 207210 197 200 186 196 192 202 209 183 199解:(1)数据统计计算结果:平均值X¯=199区间组中值(X´i)X*i (X´i –199)X * i2频数(n i)n i X * n i X * 2 频率fi=ni/n 180.5~185.5 183 -16 256 7 -121 1792 0.07 185.5~190.5 188 -11 21 8 -88 968 0.08 190.5~195.5 193 -6 36 17 102 612 0.17 195.5~200.5 198 -1 1 23 -23 23 0.23 200.5~205.5 203 4 16 19 76 304 0.19 205.5~210.5 208 9 81 13 1171053 0.13 210.5~215.5 213 14 196 9 126 1764 0.09 215.5~220.5 218 19 261 4 76 1444 0.04 Σ70 7960(2)相关参数计算*求极值及极差:R=Rmax—Rmin=219-181=38*求分组数K=1+3.3log n=1+3.3log100=1+6.6=7.6 取K=8*求区间宽度:ΔXi=R/K=38/8=4.75,取ΔXi= 5*求频数和频率:频数ni是数据在每个区间出现的次数,频率fi=ni/n ,见(1)中结果*求组中值:Xi’=(区间上限+区间下限)/2*求频数和频率分布的直方图的高度:频数高度h=ni,频率高度H=fi /ΔXi*标准离差值为:[Σn i X i* 2 /n —Σn i X i * /n)2 ]1/2= [7960/100-(70/100)2]1/2= 8 .89(3)、绘制直方图如图4—11所示。