本书从实际出发，结合作者的工作实践，以理论联系实际的方法，将设备的全生命周期管理、精益管理、全员维护、优选的维护策略（预测性维护、基于可靠性的维护）等以信息化手段进行固化与落地，指导智慧工厂的建设，支持智能制造转型。

王军，博士，毕业干北京航空航天大学，不错工程师，国家一级项目管理师，北京天工智造科技有限公司创始人。在靠前较早进行CIMS、MES、ERP、实时数据处理等制造信息化领域核心技术的引进、研究与开发工作，具有20年以上的行业经验，获得中国科学院科技进步一等奖。践行“IE+IT”“数字精益”“很好制造”等优选理念，曾多个大型制造企业集团CIMS示范工程、智能制造总体规划、数字化工厂规划和系统建设工作，涉及中国烟草、中国石化、中国兵器、装备机械等行业。主持编写生产执行系统、智能制造相关行业标准，发表论文20多篇，参与编箸《基于信息化的精益生产管理》《智慧工厂：中国制造业探索实践》《智能制造的探索与实践》等。近年来在装备智能化、智能化维护、装备全生命周期管理等领域具有多个知识产权、及软件著作权。

  
\t前言



\t章 设备运维管理的新挑战1



\t1.1 设备本身在悄然改变2



\t1.2 设备维护方式的变化4



\t1.3 现代设备管理理论5



\t1.4 资产全生命周期管理体系6



\t1.5 智能制造对设备管理的要求9



\t1.5.1 设备管理更加重要9



\t1.5.2 设备业务的分层管理11



\t1.5.3 深度融合信息化技术12



\t1.5.4 互联网+设备运维14



\t1.6 “IE+IT”的深度融合16



\t第2章 卓越设备管理与运维体系19



\t2.1 通用EFQM模型概述20



\t2.2 适用于设备管理的EFQM模型22



\t2.3 卓越设备模型与信息化融合23



\t2.4 支持卓越设备模型的信息化架构24



\t2.5 信息化核心流程26



\t2.6 应用功能概述28



\t第3章 运维资源信息化管理30



\t3.1 管理需求30



\t3.2 设备技术管理33



\t3.2.1 设备台账管理33



\t3.2.2 机型结构管理34



\t3.2.3 机型维修策略管理38



\t3.2.4 机型维护标准管理42



\t3.2.5 设备一机一档45



\t3.2.6 电子图文管理47



\t3.2.7 故障树管理49



\t3.3 人员能力提升53



\t3.3.1 运维组织管理53



\t3.3.2 技能改善管理53



\t3.3.3 知识库平台56



\t3.4 备品备件管理58



\t3.4.1 备件需求申请58



\t3.4.2 备件采购计划61



\t3.4.3 备件暂存入库62



\t3.4.4 备件发票入库63



\t3.4.5 备件耗用出库63



\t3.4.6 备件库存管理66



\t3.4.7 备件动态管理66



\t3.4.8 备件统计查询71



\t3.5 数据资源管理73



\t3.6 本章小结81



\t第4章 精益执行管理82



\t4.1 管理需求82



\t4.2 设备全生命周期管理86



\t4.2.1 设备投资规划86



\t4.2.2 设备前期管理87



\t4.2.3 设备统一台账90



\t4.2.4 设备变动管理99



\t4.3 设备运维管理117



\t4.3.1 预防维护管理平台117



\t4.3.2 预测维护管理平台134



\t4.3.3 事后维修管理平台144



\t4.3.4 改善维修管理平台153



\t4.4 本章小结158



\t第5章 精美现场作业管理159



\t5.1 管理需求160



\t5.2 现场电子看板162



\t5.3 个人/岗位工作台164



\t5.4 机台终端管理166



\t5.5 移动作业管理168



\t5.5.1 移动业务处理平台169



\t5.5.2 移动信息查询平台174



\t5.5.3 改善与交流平台177



\t5.6 本章小结180



\t第6章 卓越绩效管理181



\t6.1 管理需求182



\t6.2 设备综合管控看板184



\t6.2.1 公司级综合看板184



\t6.2.2 厂级综合看板184



\t6.2.3 车间级综合看板185



\t6.2.4 个人级综合看板185



\t6.3 工作目标管理188



\t6.3.1 目标管理188



\t6.3.2 对标管理191



\t6.4 设备绩效管理194



\t6.4.1 指标库管理194



\t6.4.2 指标因子数据采集及管理195



\t6.5 运行统计分析198



\t6.5.1 统计分析198



\t6.5.2 报表管理202



\t6.6 设备评价管理202



\t6.6.1 健康水平评价202



\t6.6.2 管理体系评价206



\t6.7 本章小结208



\t第7章 互联网+智能维护209



\t7.1 智能维护及应用210



\t7.2 设备在线状态监测212



\t7.3 基于大数据的状态预测215



\t7.4 设备健康分析与管理217



\t7.5 虚拟现实（VR）应用于维护220



\t7.6 移动AR巡检220



\t7.7 智能装备及维护策略222



\t7.8 本章小结225



\t第8章 信息融合与共享226



\t8.1 设备状态感知226



\t8.2 全生命周期信息共享227



\t8.3 设备领域信息物理层228



\t8.4 本章小结229



\t第9章 先进信息化支撑230



\t9.1 无线传感器网络230



\t9.2 实时数据处理技术231



\t9.3 实时运算引擎233



\t9.4 工作流引擎235



\t9.5 数据可视化及报表平台237



\t9.6 云平台240



\t9.7 安全及性能要求242



\t9.8 本章小结243



\t0章 4P5S实施方法论244



\t10.1 “IE+IT”的数字精益理念244



\t10.2 实施里程阶段245



\t10.2.1 项目规划阶段246



\t10.2.2 现状分析阶段247



\t10.2.3 业务蓝图阶段248



\t10.2.4 开发部署阶段249



\t10.2.5 上线支持阶段250



\t10.3 本章小结250



\t后记251



\t参考文献252