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杨明波，刘华，郭显昌著 著

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• 数字化工厂
• 工业维修
• 服务体系
• 工业互联网
• 智能制造
• 预测性维护
• 资产管理
• 可靠性工程
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• 数字化转型

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111570981

商品编码：15921604243

出版时间：2017-07-01

作  者:杨明波,刘华,郭显昌 著 定  价:49.8 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:167 装  帧:平装 ISBN:9787111570981 ●推荐序一新视角决胜工业维修
●推荐序二工业服务——企业拥抱新工业革命的入口
●前言工业4.0背景下工厂数据决策与设备管理的重要性
●第1章建立企业有效产出指标体系001
●1.1有效产出指标002
●1.2离散作业线有效产出指标体系及其数字化应用005
●1.3流水作业线有效产出指标体系及其数字化应用009
●1.4流程作业线有效产出指标体系及其数字化应用014
●1.5有效产出指标体系下的设备管理可用度指标应用016
●第2章维修与改善管理通道建设023
●2.1故障机理与停机时间分析024
●2.2事后维修通道建设028
●2.3预防性维修通道建设031
●2.4预测性维修通道建设038
●2.5改善管理通道建设072
●第3章设备管理数据决策能力建设084
●3.1以数据为中心，建立维修与改善管理信息化085
●3.2盘活装备备件管理，建立互联网形态下的备件信息化091
●3.3以信息化为抓手，建立大数据决策系统101
●第4章建立以指标数据为中心的管理机制105
●部分目录

内容简介

智能制造、工业互联网已成为中国乃至世界制造业的发展方向。制造业将在数字化、智能化方面进行改造升级，制造系统的自由度将会被约束，但系统可用度要求将会更高，制造业的设备管理，尤其是设备预测性维修将会越来越重要。杨明波、刘华、郭显昌著的《数字化工厂+工业维修服务体系》的编写，结合了TOC约束生产理论、可靠性与维修性工程理论，并通过对多地制造企业、工业4.0机构、数字化与智能化服务商进行实地调研，系统梳理了企业目标与指标之间的关联，通过信息化、互联网、管理方法的整合，为企业设备管理提升及数据生态建设提供参照和指南，也为工业维修服务商对接制造业、服务制造业提供应用策略和实施指南。本书将企业决策者的痛点（如何持续盈利）、设备管理者的难点（如何改进维修管理系统）、采购人的盲点（如何既降低成本，又降低库存，又满足生产要求）、工业维修服务者（包含备件提供者）的困惑点（如何将好的产品和服务对接到企业），通过目等 杨明波,刘华,郭显昌 著 杨明波，中国工业设备管理交流中心首席顾问，工业4.0俱乐部工业服务研究中心主任，工控网（北京）信息技术股份有限公司、树根互联技术有限公司特聘顾问。四川三鞍韦尔科技有限公司战略顾问。擅长企业设备管理整体策划、咨询，主要从事包括企业设备管理数据结构分析、MRO领域B2B产业互联网、工业互联网、装备制造业服务型制造等相关的应用与研究。
刘华，五粮液集团资产管理部副部长。发表论文：基于“预测性维修”的工业服务“互联网+”或将成为智能制造升级和应用的基石。
郭显昌，史丹利化肥贵港有限公司副总经理。2016年获得广西五一劳动奖童，2016年被评为自治区很好党务工作者。广西很好企业CIO。擅等
工业4.. 0 背景下工厂数据决策与设备管理的重要性即将到来的工业4.. 0 时代18 世纪中叶以来. 人类历史上先后发生了三次工业革命. 所开创的“蒸汽时代” (1760—1840 年). 标志着农耕文明向工业文明的过渡. 是人类发展史上的一个伟大奇迹. 第二次工业革命进入了“电气时代” (1840—1950 年). 使得电力、钢铁、铁路、化工、汽车等重工业兴起. 石油成为新能源. 并促使交通的迅速发展. 世界各国的交流更为频繁. 并逐渐形成一个全球化的国际政治、经济体系.第二次世界大战之后开始的第三次工业革命. 开创了“信息时代” (1950—). 全球信息和资源交流变等

《智造脉动：工业设施生命周期精细化管理之道》 引言 在现代工业的宏伟蓝图中，每一座工厂都是一个复杂而精密运转的生命体，其高效、安全、可持续的运行，离不开对其“生命周期”的全程精细化管理。从最初的设计构想到运营维护，再到最终的退役与更新，每一个环节都蕴含着巨大的价值与挑战。《智造脉动：工业设施生命周期精细化管理之道》正是为洞悉并驾驭这一复杂体系而生。本书并非聚焦于某一具体技术手段的罗列，例如“数字化工厂”的工具箱，或是“工业维修服务体系”的战术手册，而是将视野提升至整个工业设施生命周期的宏观战略层面，深入探讨如何通过系统性的方法论，实现运营效能的最大化，风险的最小化，以及资产价值的最大化。 本书旨在为工业界的决策者、管理者、工程师和技术人员提供一套全面、系统且具有前瞻性的管理理念与实践框架。它不提供现成的“银弹”，而是引导读者构建起一套深刻理解工业设施内在运行逻辑，并能灵活运用各类工具与策略以应对不断变化的挑战的思维模式。我们将一同剖析影响工业设施全生命周期价值的关键要素，并提出切实可行的改进路径。 第一部分：工业设施生命周期理论框架的构建 在探讨精细化管理之前，我们首先需要建立一个清晰的理论框架，以理解工业设施的生命周期是如何构成以及其中各个阶段的相互关联。 生命周期的维度解析： 我们将从“设计-建设-运营-维护-升级/改造-退役”这一经典六段式生命周期模型出发，但在此基础上，更进一步将其细化。例如，“运营”阶段我们将进一步区分为“生产运营”、“能源管理”、“环境合规”等子维度；“维护”阶段则需要细分“预防性维护”、“预测性维护”、“纠正性维护”以及“状态监测”等不同策略。此外，我们还会引入“知识管理”和“风险管理”这两个贯穿始终的维度，强调其在整个生命周期中的核心作用。 多维度价值的考量： 工业设施的价值并非仅限于生产 output。本书将强调从财务、运营、安全、环保、社会责任以及可持续发展等多个维度来衡量和提升设施的价值。例如，通过优化能源效率，不仅能降低运营成本（财务价值），还能减少碳排放（环保价值和可持续发展价值）。 系统性思维的重要性： 传统的管理模式往往将工厂视为独立的生产单元，而忽略了其与外部环境、供应链、以及更广泛生态系统的相互作用。本书将强调系统性思维，即认识到每个决策和行动都可能在生命周期的不同阶段产生连锁反应，因此必须采取全局观和长远眼光。我们将探讨如何构建跨部门、跨流程的协作机制，打破信息孤岛，实现数据驱动的决策。 第二部分：全生命周期价值提升的驱动要素 理解了生命周期的框架，接下来我们将深入剖析在各个阶段影响设施价值的核心驱动要素，并提出相应的管理策略。 设计阶段的战略前瞻： 优秀的设计是良好运营的基石。本书将聚焦于如何在设计阶段就充分考虑未来运营、维护、安全、环保以及可升级性等需求。这包括但不限于：模块化设计、标准化组件选择、可维护性设计原则的融入、能源效率和环境影响的早期评估。我们将探讨如何通过精益设计原则，最大限度地减少未来运营和维护的隐性成本。 建设阶段的质量与效率保障： 建设阶段的任何疏忽都可能为后期的运营和维护埋下隐患。本书将重点关注如何通过精细化的项目管理、严格的质量控制、以及高效的供应链协同，确保建设项目的按时、按预算、高质量交付。我们将讨论如何在施工过程中融入对未来运营的考量，例如预留必要的传感器接口、优化管线布局以方便后期检修等。 运营阶段的效能优化与风险控制： 运营阶段是工业设施价值实现的核心时期。本书将深入探讨如何通过精细化的生产调度、能源优化、工艺流程改进、以及实时的绩效监控，最大化生产效率和资源利用率。同时，我们将重点关注风险管理，包括工艺风险、安全风险、环境风险以及合规风险的识别、评估与控制。我们将介绍如何建立稳健的应急响应机制，确保在突发事件中的损失最小化。 维护阶段的战略性资产管理： 维护不再是简单的“救火”或“按时更换”。本书将系统阐述如何从战略资产管理（SAM）的视角出发，制定最优的维护策略。我们将探讨如何利用数据分析，从“被动响应”转向“主动预防”与“预测性维护”，例如通过状态监测技术，精确判断设备健康状况，提前预警潜在故障。同时，我们还将深入研究维护知识体系的构建与传承，以及如何通过培训与技能提升，打造高素质的维护团队。 升级/改造阶段的价值最大化与周期延长： 随着技术进步和市场需求的变化，工业设施往往需要进行升级或改造。本书将指导读者如何科学地评估升级改造的必要性与可行性，如何选择最适合的技术方案，以及如何在项目执行过程中将影响降至最低。我们将探讨如何通过有计划的升级改造，延长设施的有效使用寿命，提升其核心竞争力。 退役阶段的责任与机遇： 设施的退役并非终点，而是循环经济的起点。本书将探讨如何以负责任的方式进行设施退役，包括设备拆除、材料回收、以及环境修复等。同时，也将挖掘其中的机遇，例如通过回收和再利用，降低新项目建设的成本，并减少对环境的影响。 第三部分：贯穿始终的赋能工具与管理实践 除了上述生命周期各阶段的策略，本书还将聚焦于贯穿整个生命周期的关键赋能工具与管理实践，它们是实现精细化管理的核心支撑。 数据驱动的决策与洞察： 在信息时代，数据是驱动工业设施精细化管理的最强大引擎。本书将深入探讨如何构建强大的数据采集、存储、分析与可视化平台。我们将介绍如何利用各类数据，例如生产数据、维护数据、能耗数据、传感器数据等，进行深度分析，挖掘潜在的优化机会，预测潜在的风险，并为管理决策提供坚实的依据。重点在于如何将原始数据转化为有价值的洞察，而不是仅仅堆砌信息。 风险管理体系的全面构建： 风险管理贯穿工业设施的整个生命周期，其重要性不言而喻。本书将指导读者如何建立一套全面、系统、动态的风险管理体系，从风险的识别、评估、量化、应对策略制定、监控到审查，形成闭环管理。我们将探讨不同类型的风险，如技术风险、运营风险、市场风险、政策风险以及环境风险，并提供相应的管理方法。 知识管理与技能传承的机制： 工业设施的知识和经验往往集中在少数资深员工手中，如何有效管理和传承这些宝贵的知识，是保障设施长期稳定运行的关键。本书将探讨如何建立健全的知识管理体系，包括知识的采集、整理、存储、共享和应用。我们将重点关注如何通过培训、标准化操作规程（SOP）的建立、以及技术文档的规范化管理，实现知识的有效传承，并培养新一代具备专业技能的人才。 绩效评估与持续改进的循环： 精细化管理并非一蹴而就，而是一个持续改进的过程。本书将介绍如何建立科学的绩效评估体系，通过关键绩效指标（KPIs）的设定与监控，全面衡量设施在各方面的表现。在此基础上，我们将探讨如何运用PDCA（Plan-Do-Check-Act）等持续改进模型，不断发现问题，寻求解决方案，并固化改进成果，形成良性循环。 跨部门协同与流程再造： 工业设施的复杂性决定了其运营需要跨越多个部门的协作。本书将强调如何打破部门壁垒，建立高效的跨部门沟通与协作机制。我们将探讨如何通过流程再造（BPR），优化现有工作流程，消除冗余环节，提升整体运营效率。 结语 《智造脉动：工业设施生命周期精细化管理之道》致力于为读者提供一套超越具体工具与技术的全局性视野和方法论。本书的目标是帮助企业建立起一种能够深刻理解工业设施内在运行规律，并能灵活运用各类资源与策略，在瞬息万变的工业环境中，实现设施价值最大化，运行效率最高化，风险最小化的管理能力。我们相信，通过掌握本书所阐述的理念与方法，工业界的同仁们将能够更好地应对挑战，抓住机遇，推动企业迈向更加智能、高效、可持续的未来。

评分☆☆☆☆☆

最近刚读完《数字化工厂+工业维修服务体系》这本书，真是受益匪浅。我原本以为这本书会是那种充斥着大量技术术语和晦涩理论的枯燥读物，但出乎意料的是，作者的文笔非常流畅，语言也通俗易懂，很多复杂的概念都用生动的案例来解释，让我这个对数字化工厂了解不深的人也能轻松理解。书中对于“全生命周期服务”的理念，我特别赞同。它不再是将维修看作是产品售出后的一个附加服务，而是贯穿于产品设计、制造、运营、维护直至报废的整个过程。这种全方位的服务模式，不仅能够最大程度地延长设备的使用寿命，还能不断收集用户的反馈，为产品的迭代升级提供宝贵的意见。我印象最深刻的是书中关于“服务工程师的数字化赋能”的部分，详细介绍了如何通过移动终端、AR/VR等技术，让现场的服务工程师能够随时随地获取设备信息、远程专家支持，甚至进行虚拟操作指导。这对于提高维修效率、降低差错率有着至关重要的作用。书中还强调了建立一个强大的“知识库”的重要性，将不同设备、不同故障的维修经验和解决方案进行系统化整理，为新入职的工程师提供充分的学习和成长空间。这本书不仅仅是关于技术，更是关于一种以客户为中心、以服务为导向的全新工业服务理念，它真正让我看到了工业维修服务体系的未来发展方向。

评分☆☆☆☆☆

《数字化工厂+工业维修服务体系》这本书，让我领略到了一种前所未有的工业服务新范式。作者以其深厚的理论功底和丰富的实践经验，勾勒出了一个高度数字化、智能化、集成化的工业维修服务体系。书中对于“服务生态系统的构建”的探讨，让我眼前一亮。作者不仅仅关注单一的企业内部服务能力，更强调如何通过构建一个开放的服务生态，整合供应商、技术伙伴、甚至第三方服务商，形成合力，为客户提供更全面、更专业的解决方案。这种生态化的思维，能够极大地拓展维修服务的边界，创造更大的价值。我特别喜欢书中关于“服务人员的技能升级和转型”的章节。作者指出，随着技术的不断发展，传统的维修人员需要掌握新的数字化技能，成为能够理解和运用大数据、人工智能等技术的复合型人才。书中提供了一系列关于人员培训和发展的建议，非常有参考价值。此外，书中还对“全球化服务网络的构建”进行了深入的分析，探讨了如何利用数字化技术，实现跨地域、跨国界的协调和管理，为全球客户提供一致的高质量服务。这本书给我最大的感受是，未来的工业维修服务将是一个高度协同、高度智能、高度个性化的过程，而数字化是实现这一目标的关键驱动力。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字化工厂+工业维修服务体系》的书，我早就听说过，一直想找个机会好好拜读一下。最近终于如愿以偿，翻开这本书，我立刻被它那宏大的叙事和深刻的洞察所吸引。作者并没有局限于某一小块的技术细节，而是以一种战略性的高度，将数字化工厂的建设与工业维修服务体系的构建紧密地联系起来，仿佛在一幅宏大的蓝图上描绘出未来工业的景象。我特别欣赏书中对于“智慧运维”的独到见解。书中不仅仅停留在概念的阐述，而是深入剖析了如何利用物联网、大数据、人工智能等前沿技术，对设备进行实时监控、预测性维护，甚至实现远程诊断和故障排除。这不仅仅是关于技术本身，更是关于如何通过技术来提升效率、降低成本、保障生产连续性。我尤其对书中关于“数据驱动的决策”这一章节印象深刻，作者详细阐述了如何从海量的设备运行数据中提取有价值的信息，并将其转化为切实可行的维修策略和生产优化方案。这对于我所在的传统制造业企业来说，无疑是一盏指路明灯，它让我看到了摆脱传统“头痛医头，脚痛医脚”模式的希望，也让我更加清晰地认识到数字化转型在提升企业核心竞争力方面的巨大潜力。这本书给我带来的不仅仅是知识，更是一种思维方式的革新，让我开始重新审视我们现有的工业维修模式，并积极探索更加智能、高效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

读完《数字化工厂+工业维修服务体系》这本书，我感觉自己对工业维修服务有了全新的认识。以前总觉得维修就是修修补补，技术含量不高，但这本书彻底改变了我的看法。作者通过对数字化工厂的深入解读，让我看到了维修服务是如何与整个工厂的智能化运营融为一体的。书中关于“服务合同的数字化升级”这一章节，给我留下了深刻的印象。作者详细阐述了如何利用数字化技术，将传统的固定服务合同转变为更加灵活、个性化的服务模式，例如基于设备使用情况的按需服务、基于性能达成的结果导向服务等。这种模式不仅能够更好地满足客户的个性化需求，还能为企业带来新的商业增长点。我特别欣赏书中关于“客户体验的优化”的论述。通过数字化手段，企业能够更好地了解客户的需求，提供更及时、更专业的服务，从而提升客户满意度和忠诚度。书中还强调了数据安全和隐私保护的重要性，这一点在如今这个信息爆炸的时代尤为关键。这本书给我最大的启示是，工业维修服务不再仅仅是技术层面的较量，更是服务理念、商业模式和数字化能力的综合体现。它让我看到了一个充满机遇和挑战的全新领域。

评分☆☆☆☆☆

《数字化工厂+工业维修服务体系》这本书，我觉得它最大的亮点在于其前瞻性和实用性的完美结合。作者并没有停留在对现有技术的罗列，而是深刻地探讨了数字化转型对工业维修服务所带来的颠覆性变革。我特别喜欢书中对于“平台化服务”的构想，即如何通过构建一个开放的数字化服务平台，整合各方资源，为客户提供一站式的解决方案。这种平台化的思维，能够打破传统维修服务中信息孤岛和协同效率低下的问题，让整个服务流程更加顺畅和高效。书中对于“预测性维护”的阐述也十分到位，通过对设备运行数据的深度分析，提前预警潜在的故障，从而避免计划外的停机，最大程度地减少损失。我深有体会，每次设备突然故障，对生产线的影响都是灾难性的。这本书提供的解决方案，让我看到了从被动维修到主动预防的转变。此外，书中还详细介绍了如何利用人工智能和机器学习技术，对海量数据进行挖掘和分析，从而实现更精准的故障诊断和更优化的维修方案。这不仅仅是技术层面的突破，更是对传统维修模式的颠覆。我认为，这本书对于那些希望在工业4.0时代保持竞争力的企业来说，是一本不可多得的宝贵参考。它不仅仅是一本书，更是一个引领企业迈向数字化、智能化维修服务新时代的蓝图。