碰巧看到这一个问题，我在2013年进入一家央企，刚开始从事设备维修和自动化，后来进入设备管理部门负责全分厂的设备管理，最后负责全公司的设备管理信息云平台搭建工作，最近调了新单位，正好有时间，就结合我的工作和学习经验，前来回答一波。

  概述：从我给我们企业搭建实施设备管理云平台和与兄弟单位交流分享的经验来看，一套设备管理系统搭建成败的关键就在于数据库的搭建是否合适。如果把搭建设备管理系统比喻成盖楼房的话，那么搭建数据库就像是在打地基，假如前期建库不到位，对后期的业务功能实现就会产生很大的问题。到当时再改的话，对整个项目变动和影响就会特别大，甚至导致整个项目的无限延期或失败。所以在搭建数据库的时候肯定要特别用心。那怎么样才能做好设备管理的数据库搭建呢？下面我从业务角度和技术角度两方面谈谈我的看法：

  就像盖楼房打地基时需要先知道整栋楼的整体设计后，才能打出合适的地基一样，搭建设备管理系统的数据库就需要先掌握全厂设备管理的整套体系和思路。然后进一步摸清每一个管理模块底下的管理工作和流程，最后依据每个工作和流程找出它们都要哪一些数据来支撑，并把每一套工作和流程之间的关系捋出来，依据这一些数据和关系来构建数据库。下面用我的经验为例，介绍一下大概流程：

  当时我们公司在与麦肯锡团队建立自己的设备管理体系的时候，我作为负责人参与了创建工作，并且最终取得不错的管理评分，所以授人以鱼不如授人以渔，我就结合我们的设备管理，说一说设备管理体系的思路，为题主提供一个参考，毕竟设备管理体系是“道”，所有的具体管理方法都是从这里衍生出来的“术”，明白了“道，“术”就可以随心所欲的变化，达到万变不离其宗。我把设备管理体系分为纵向（工作）和横向（流程）两个方面。

  1.1.1.纵向的角度来看（工作）：主要是自主维护，预防性维修，故障管理，备品备件管理，特定种类设备管理和工程建设项目管理几大块，每一块都有自己要做的工作，我们大家可以把这些模块中的每一项工作看成一个个元素，比如：

  1.1.2.从横向的角度来看（流程）：每个模块中的每一个元素不是独立存在的，他们相互之间（包括跨模块和不跨模块）又具有关联，它们在底层的逻辑上相互支撑，相互更新，最终支撑起整个设备管理体系。比如：

  1.通过自主维护模块的点检工作发现问题后，运用相应的工具方法分析出根本问题，制定相应的措施和预防方法，实施后跟踪效果不错，则更新预防性维修模块的经验库中的相应内容或标准，在之后制定预防性维修计划、点检标准、润滑保养标准等时候依据新的经验库来执行。

  2.当发生故障或者重复类型故障时，通过故障管理中的相应工具分析出根本问题，制定相应的措施和预防方法，实施后跟踪效果不错，则更新预防性维修模块的经验库中的相应内容。

  3.实时跟踪关键设备的运行数据，并统计分析，以此来制定预防性维修计划。

  4.每一次检修工处理完问题后，对检修工进行评价，并进行检修相应内容的记录，分析找出每个人的擅长点以及检修工作中的改善点，制定措施改善，不断总结提升。

  5.定期对设备管理指标做多元化的分析、定期结合相关记录对备品备件的常规使用的寿命做多元化的分析、定期对设备维修的办法来进行分析，然后找出改善点，进行改善，最后全部更新在经验库上。

  6.根据经验库来制定备件的更换周期、设备的预防性维修计划和每次故障对应的维修方法，以及对点检、润滑和保养的标准。

  （以上仅列举了一部分详细的细节内容，我会将纯手画的一个大概的思路图放在本段之后，手打太累，而且这一个话题太大，有兴趣的关注我，我们大家一起学习）

  所以，总体来说设备管理是要管好这些模块中的元素，并且理顺他们之间的关系，最终行成一套纵横交错的管理体系(就是无数个PDCA循环相套)，这套管理体系就像一条河流，从经验库这个源头出发，回到大海，但不一样的是这个流程具有不断的自更新功能，它会不断的更新经验库，所以每一次从经验库流出的河水都是切合实际，符合时效的，不会是陈旧不实际的东西，也不会是一潭死水。最终形成形成以故障管理为主、全员参与的经济型预防性维修管理体系

  在了解了整个管理体系后，就需要依据这套管理体系来搭建数据库。分析这套管理体系的工作和流程后，发现数据库的数据字段从获取角度来谈主要有人工采集和系统分析两个方面：

  1.2.1.人工采集方面：我放一张自己画的图来大概说明一下有哪些数据字段。临时画的不是很全，但大部分内容都有了。

  上图中数据中可以将部分数据字段设置成固定值，供人选择，比如故障申报中的设备状态等，规范申报的同时，也方便形成经验库。同时运用数据库来更新标准，提醒相应的责任人执行点检、润滑等内容。

  在长期积累设备管理数据后，能够最终靠添加一些算法来帮助人们做出更好的决策，比如通过不断分析故障类型/内容、故障处理人员的处理时间、及后续的跟踪评价，再发生故障的时候，来智能推荐合适的人员。

  2.1.从数据库设计规范开看：在构建设备管理的数据库的时候，一般只用满足第三范式（3NF）就足够了，即:

  数据库范式就不详细解说了，想了解的可以网上搜搜资料，或者关注我weixin公众号：不知有书，一起相互交流学习。当然，目前有一些数据库的开发并没有完全满足第三范式，为减少数据库的IO操作次数，从而提升性能，会使用反范式设计，通过增加冗余、聚合（嵌套）等手段来实现（个人会使用的MySQL5.2.7版本也能支持JSON结构化）。写到这里，我觉得如果数据体量没那么大的话，其实不必要用这种反范式设计，因为：

  2.2从数据库搭建角度来看：搭建数据库首先是根据前文提到的方法，明确每一项业务及流程，依据业务及流程搭建对应的库表和库表中的数据字段。

  我放一段我搭建数据库时候，自己写的SQL文之一作为示例（放一个简单一点的表吧，设备备件关联表）

  把所有业务理顺了，需求就出来了，依据需求和数据库的范式搭建数据库就OK啦！

  最后一定要形成数据库文档，不要怕麻烦，千万！千万！！要形成数据库文档，对以后有好处！！！加粗加斜的强调

  基本上搭建设备管理系统的数据库就是这样搭建，涉及的内容和关联知识太多了，只是简述了一下，仔细地了解的可以加我公众号：不知有书，我们互相分享，互相学习。

  根据题主的问题描述——数据库内容包含各种设备在系统中的作用、发生故障后对工厂系统的影响、各个设备的运行参数、检修记录、备品备件信息等等——这涉及到存在着复杂关联关系的海量数据，而图数据库对于处理这一些数据有着天然的优势。本文是一篇利用图数据库进行设备运维管理的简易展示，希望对您有帮助。如果题主对于图数据库感兴趣，能联系我们~

  随着数字化转型的加剧，数据资源的规模及复杂度也呈指数级增长，同时在逐步扩大的网络规模和虚拟化趋势的推动下，运维发展也从CMDB的自动化阶段朝着智能运维阶段过渡。智能运维（AIOps）阶段是最理想化、最高效的运维方式，其将大数据、人工智能等技术融入运维领域，实现智能故障预测、故障定位、故障自愈等。

  但在实际场景中，AIOps却存在广泛痛点导致目标无法高效实行。例如金融行业，运维系统影响业务系统，造成业务处理周期长，使大量客户流失。解决其落地的重点是智能运维图谱的建立，智能运维图谱位于运维数据中台内，管理对象层存储有静态数据，各对象调用时产生数据依赖关系、动态数据，各对象数据更新时产生流程数据。系统运行时，图谱将调用下游接口，对数据来进行整合和关系提取，从而构建多层次的运维关系网络，并针对不一样的服务场景产出不同的关联关系图谱，以此来实现对场景中各类服务的能力支持。

  基于此背景，运维人需要将运维对象的动态关系（服务调用关系、设备网络关系、作业依赖关系）和静态运作时的状态（数据库运作时的状态、应用运作时的状态、服务器运作时的状态）数据关联起来，构建全局视角下的智能运维图谱，从而保障企业服务正常运行。

  构建设备网络之间的关联关系，能够准确的通过运维对象的真实的情况展开，将物理实体、虚拟化设备、网络应用设置为点，各实体间调度关系设置为边。接下来使用Galaxybase图数据库来创建数据模型，点类型和点属性如下表所示。

  在运维管理中，运维人员发现某个站点无法显示网页信息，需要排查站点背后服务器、数据库等设备间的调度关系，定位故障所在。举例，在上文所建图模型中，我们将寻找“站点02”无法显示的问题也许会出现在哪里，查询的流程图如下所示。

  如下图所示，画布显示站点“URL02”背后所有的设备调度关系，包括数据库虚拟机“DBVM04”、设备虚拟机“WEBVM02”、服务器“SERVER02”及储存区域网络“SAN01”等，在站点“URL02”的故障关系网内，运维人员对有几率存在故障的设备进行逐一排查，精确定位故障所在。

  在运维管理中，设备间的调度关系十分复杂，我们对设备资产进行优化时，需要快速追溯基础架构内所有设备和关系，依此进行影响分析，确定优化方案。举例，在上文所建图模型中，我们将分析服务器“Server05”故障带来的影响范围，查询的流程图如下所示。

  如下图所示，可以看到和“服务器05”存在调度关系的的所有服务器、设备虚拟机、数据库虚拟机、站点和客户管理系统，如“服务器05”、站点“URL02”、客户管理系统“CRM01”等。当“服务器05”出现故障时，这些服务也可能会受到相应的影响，运维人员应对这些服务进行重点关注。

  以上仅为智能运维图谱的简单展示，通过上述两个例子，可以看到图数据库能够抽取下游数据，将应用服务、基础设施、批次作业等之间的依赖关系以全局统一视角进行整合，打破运维人员之间的信息茧房问题，实现跨应用的精准故障定位和业务影响范围分析，实现智能运维。

  后续，我们会在【创邻科技】微信公众号及官网发布更多图数据库热点应用场景和前沿资讯，欢迎对图数据库感兴趣的同学关注。

  轨道交通装备制造作为典型的离散制造业，是我国制造业的代表型行业，以动车组为例有牵引传动系统、制动系统、车端连接装置、受流装置、列车网络控制系统等，产品结构多样，生产工艺复杂，因此，亟需建设主数据管理体系，帮助企业通过信息化的有效支撑提升企业核心竞争力。文中以某轨道交通装备核心部件生产企业实施ERP系统为契机，在分析企业现有信息系统和业务流程基础上，提出了一套面向轨道交通装备制造的主数据设计和管理方案，以ERP系统为主数据平台载体，实现数据规范管理，推进企业主数据的标准化与一致化。ERP作为企业资源管理系统，不仅是一个系统软件，更是一种企业管理思想。一、主数据定义主数据是指支持企业业务和分析的关键数据，主要定义了企业的核心业务对象。对于集成度较好的离散制造企业，主数据分布在多个系统中，例如PLM、ERP、MES、BPM和SCP，其中PLM中有物料数据、BOM数据、工艺路线数据等，ERP中有物料业务数据、供应商数据、客户数据、会计科目数据，MES、BPM和SCP系统通过访问接口向ERP和PLM调取相应主数据信息。轨道交通装备制造企业所涉及的完整业务范畴一般包括研发工艺、采购及仓储、计划及生产、销售及售后、质量管理、财务管理。从企业运营管理入手，将轨道交通装备制造企业主数据分为6大类见表1，包括物料主数据、BOM主数据、工艺主数据、供应商主数据、客户主数据和会计主数据。表 1 主数据分类

  二、主数据设计方案主数据设计方案主要包括数据细化分类、核心方案制定和数据规范发布3个关键步骤。数据细化分类是主数据的顶层设计，来源于企业对数据的需求用途和公司级数据管理对象清单。维护流程定义了数据管理组织的架构、相应日常工作职责和各角色间的互动配合。数据规范明确了各类主数据的属性约束，通过数据管理平台的规则内化，保障了数据收集的准确性。2.1 数据细化分类 根据主营业务方案设计，为满足不同业务场景的多维度管控，需要进一步细化6大类主数据。（1）物料主数据是在公司的业务活动中被使用、消耗或制造的商品或服务，根据使用场景的不同划分为8类，包括产品相关物料、非产品相关物料、无价值物料、服务性物料、贸易物料、办公用品、设备设施和其他。考虑实际业务管理需求，对前5类物料进行物料编码管理，以达到对物料数量和价值精细化管理的管控目的。后3类物料不进行编码管理，简化对特殊物资的处理流程，快速响应现场业务需求，降低管理成本。（2）BOM主数据包括设计BOM、制造BOM、检修BOM、保养BOM、系统级BOM和销售订单BOM共计6种类型。前5类为物料类BOM，其中，设计BOM精确描述产品零件与零件之间的设计关系。制造BOM用于生产，与设计BOM一脉相承，结合工艺过程对设计BOM进行调适。销售订单BOM为订单类BOM，仅针对特定销售订单及销售订单行项目有效。（3）工艺主数据主要在生产过程中用于指导厂内车间或委外供应商的加工制造，主要包括工程变更、工艺路线、文档、工作中心和生产版本。产品制造工艺主数据中工程变更主数据是包含内容最广且结构最复杂的一类主数据，以其他类型的主数据变更为基础而存在。（4）客户/供应商主数据可分为若干账户组，关系到日常的客户和供应商的应收、应付、采购、销售等相关交易，账户组设置根据客户/供应商的不同实行分组管控。客户主数据主要是客户档案的维护和管理，保证各业务条线具有一致的客户信息，提高对外服务质量。供应商主数据包括采购部门和其他部门的物资采购供应商档案数据。（5）会计主数据涉及到集团和法人公司之间的科目设置，分为财务会计和管理会计2大类。对于属于财务会计的会计科目主数据，按上级组织要求进行统一的会计科目表编制。对于属于管理会计的成本要素、利润中心和成本中心，按照管理会计的要求进行统一的编码规则编制和收集。2.2 核心方案制定数据核心方案的制定需要贴合业务需求和管理要求，评估企业的实际业务，识别主数据在业务中的应用情况，考虑主数据的管理颗粒度和使用紧迫性。下面详述物料主数据、BOM主数据和工艺主数据的核心方案。（1）物料主数据是所有其他主数据的基础，包含了研发、工艺、销售、采购、计划、质量、仓储和财务等信息，物料主数据是连接各业务模块的直接桥梁，其核心内容主要有物料类型、物料状态、物料组、基本计量单位、MRP参数等。物料类型用于物料分类，基于公司物料编码管理范围和不同业务层面的管理需求，将物料类型分为产品相关物料、非产品相关物料、无价值物料、服务性物料和贸易物料共计5类，其中产品相关物料的物料编码源于PLM系统，其余物料编码均源自ERP系统。物料状态用于确定在不同的业务（例如采购）中处理物料的方式，通过定义物料的不同状态，控制物料的使用范围和业务场景，物料状态种类包括工厂级别物料状态和分销链级别物料状态。工厂级别物料状态主要控制计划、生产、采购和库房等工厂级别的业务，分销链级别物料状态主要控制销售相关业务。物料组是根据物料管理范围和方案为方便业务部门的分类使用和统计，将物料组分为产品相关类、非产品相关类和无编码管理类3大类，其中产品相关类物料按照采购、库房、质量和工艺共同确定的规则划分，非产品相关类的物料组由各归口管理部门根据管理需要编订，无编码管理类则根据项目总体的方案要求设置。基本计量单位是一个严谨的物料属性，物料发生业务后便无法更改，因为成本的核算和各业务部门的后续使用，全部基于该属性。为此，基本计量单位使用清单需要研发部门和业务部门有高度的认知统一。MRP参数是用于计算所需物料的需求数量和需求时间的关键字段，通过对MRP参数的设定，从而确定对不同需求来源的物料进行合理的计划和排产，并进一步预测半成品和原材料的加工进度和订货日程，MRP参数包括策略组、未清期间和独立集中等。

  图 1 某型制动夹钳 BOM（2）BOM主数据是产品研发的核心，某型制动夹钳BOM示意图如图1所示，BOM不仅是MRP的重要输入数据，同时也是财务部门进行成本核算，制造部门组织生产的重要依据。BOM层级结构是BOM的核心内容，要考虑到计划、生产、采购、库房、质量和财务等业务部门的需求，MBOM的最终层级结构需要在EBOM的基础上增加生产性辅料和生产性包装。标准委外是为了加强和方便对于委外加工过程的精细化管理，为此需在EBOM的基础上，根据工艺过程件的设置原则和BOM层级的展开要求添加工艺过程件。客供料和供应商料是对于多层结构零件中的特殊子件属性的区分。若子件为采购属性时，且为供应商自己采购的料，则该子件在此BOM中为供应商料。若子件是做数量管理的客户提供物料则为客供料，客供料由特殊获取控制从无价值工厂出料。（3）工艺路线主数据是描述加工过程和装配操作顺序的技术文件，是多个工序的序列和集合。工序是生产作业人员或机器设备为了完成指定的任务而做的一个或一连串动作，工艺主数据的核心内容主要有加工工序与工时定额、工序控制码和工序外协数量专项规定。加工工序与工时定额，工艺路线的加工工序分为自制类和外协类，自制类工序的作业标准值有人工工时、机器工时、制造费用和加工周期4种。外协类工序需要采购组织、采购组、外协供应商、加工净价和计划交货时间等信息。工序控制码用于工序过程控制，控制点包括是否必选报工、是否必填工时、是否需要质检、厂内自制还是工序外协和常规工艺路线还是临时工单等内容。工序外协数量规范了工序外协业务涉及到的数量，包括外协工序的净价与执行该工序的外协服务组件数量的关系，工序外协采购申请和采购订单中数量与生产订单检修产品数量的关系，采购订单收货的实物数量与产品和实物配比的关系。2.3 数据规范发布数据规范包括物料填写规范、BOM编制规范和工艺路线编制规范。物料填写规范由公司数据组牵头制定，该规范指导了各业务部门数据负责人维护主数据和深刻理解物料主数据中所有使用到的字段，便于业务部门的使用。BOM编制规范和工艺路线编制规范由工艺部门牵头制定，BOM编制规范规定了制造BOM和检修BOM的编制要求，包括BOM用途、检修BOM的修程对应关系、必偶换件参数设置等内容。工艺路线编制规范包含了工艺过程的先后顺序、工作中心的选择和工时信息的填写等内容。三、主数据集成方案轨道交通装备核心产品型号种类多、BOM结构和工艺流程复杂、订单波动较为频繁，因此，对于生产过程精细化管理提出了更高的要求，在已部署实施了PLM系统，并且明确了“PLM系统作为产品数据的源头”的基本原则，为其他系统提供BOM主数据、产品相关物料主数据及工艺主数据。MES、BPM等其他信息系统，为实现主数据“一次录入、多处引用”，文中提出主数据集成方案如图2所示，以ERP系统作为主数据管理和分发的载体。

  图 2 主数据集成方案PLM将物料基本视图、BOM和工艺主数据统一同步至ERP的主数据管理平台，其他相关系统在使用主数据时通过数据接口从ERP中订阅主数据，同时主数据平台中数据发生变更时推送至相关订阅者，从而保证不同信息系统中主数据的一致性。四、主数据管理方案主数据设计方案的落地需要依托于主数据的管理成果，关键主数据的质量直接影响着业务数据准确性和系统间业务协同效率。在项目实施期间和系统运行阶段都需要配备相应的数据管理手段对主数据进行专项管理，主数据的管理主要包括数据管理组织的建立、维护流程的建设和系统管理的集成。4.1 数据管理组织 在主数据平台项目系统实施期间，数据清理进度和质量对项目成败起到了关键作用，需成立专门的数据组专项推进数据收集整理导入工作。系统上线转入正常的应用和运维阶段，依然需要相应的数据管理小组对数据进行专项管理。数据管理小组的工作目标是推动产品相关数据的清理、准备、导入及应用质量评价，工作中涉及的数据对象集中在物料、制造BOM、检修BOM、工艺路线、生产版本等，数据小组专职人员的工作职责共计11项，包括物料主数据的新增、收集安排、收集跟催、数据导入、数据解冻和问题数据处理，产品清单任务的安排、跟催、成本估算检查和成本估算问题处理，KPI考核指标方案实施。数据小组的组织架构成员包括组长、专职人员和兼职人员若干，其中兼职人员为各业务部门的数据维护负责人。4.2 维护流程建设 主数据的维护流程规定了数据维护的主管部门及角色分工，维护流程适用于整个数据维护过程中涉及到的相关部门，包括技术、财务、市场、生产计划、采购和售后服务。维护流程包括产品相关物料维护业务流程、非产品相关物料维护业务流程、制造与检修BOM维护业务流程、工作中心维护业务流程、工艺路线维护业务流程和工序BOM组件分配业务流程等相关流程，如图3所示。4.3 系统管理集成 主数据系统管理集成的功能囊括了数据从开始收集到导入系统的全过程，除了数据收集模板的制定只能人为决定外，其他4个阶段均已实现了不同程度的自动识别和智能化填充，如图4所示。

  图 3 主数据维护流程物料主数据收集工具实现了多人并行共同维护同一物料的不同业务属性，减少了数据传递再汇总的过程，数据收集任务由数据组统一安排，统一监控收集进度。物料主数据校验工具可根据业务方案制定各模块的校验规则，形成校验程序。出具未通过校验规则的数据报表，各业务部门的数据负责人可在校验工具的帮助下提前发现问题，避免无效数据进入系统，降低数据收集工作的返工率。物料主数据转换工具可根据业务方案，制定数据转换规则，形成转换程序，批量按照数据管理要求和导入格式，进行整体转换，避免人工失误，提升工作效率。物料主数据导入工具可根据业务需求方案制定导入规则，自动带入方案相关的绑定参数，形成批量导入程序。五、系统实现与应用在某轨道交通装备核心部件生产企业发展战略目标和信息化整体规划的指导下，通过诊断、分析、评估现有企业业务管理现状，提出了面向轨道交通装备制造的主数据管理平台设计方案，并以ERP系统为载体建设了企业主数据管理平台，有效打通了企业研发设计、生产管控、市场销售和财务核算等环节的数据通道，充分利用了企业现有资源，在满足现有管理需求的基础上，促进战略目标的实现，满足可持续发展的需要。

  图 4 主数据平台应用研发阶段，纸质文件的传递由系统数据接口直接对接，缩减了纸质文件的人工流转环节，提高了主数据发布的效率、保证了数据源的唯一性、准确性和可靠性。销售环节，以准确的主数据替代手工台账，对项目各阶段的成本和收入进行了更加科学规范的统计和管理，为后续数据分析等一系列工作提供了科学依据。生产过程中，基于物料主数据MRP参数，可以实现中长期生产和采购计划的模拟，包括物料的可用性检查及关键瓶颈设备产能的评估。财务方面，通过物料的成本信息和工艺路线的工时等信息可以无缝对接财务成本核算，节省了手工做账的人工成本。同时通过多维度的财务会计和管理会计主数据的划分，满足了财务的核算维度更加深入和全面的需求。六、结论文中结合某轨道交通装备核心部件生产企业的项目建设历程和日常运维实践，对轨道交通装备制造行业主数据设计与管理进行阐述，旨在能够系统化地表述主数据管理实践的核心内容。通过对主数据的规范化管理，进一步夯实数据基础，对轨道交通装备制造企业的提质增效产生了积极正面的影响。

  原文刊载于《铁道机车车辆》2023年8月 作者：扈海军 陈彦如 赵鹏飞 杨丽娜

  为保证设备长时间的稳定运行，同时不断改善和提高公司的技术装备水平，为公司的生产发展服务，特制定本管理制度。

  本制度主要包括：设备的使用、维护、检修、档案管理、设备的停用及报废等。

  价值高的设备的采购应有采购合同，低值的小设备由使用单位填写采购申请表，报批后购买。

  设备到厂后，及时验收，按照订货合同，清点到货数量、设备名称、型号规格，装箱质量验收合格后办理入库，及时建立健全各种设备台账。

  复杂设备的安装必须由供货厂家来人指导，严禁提前拆包装；简易设备的安装由设备管理员安装或指导车间使用人员安装。

  安装调试结束后，由设备管理员进行验收，签字后，正式移交使用车间。车间对该设备按该制度进行管理。

  随机附件及工具由使用部门保管，随机备件、配件由仓库负责保管，技术文件由生产技术部统一整理归档。

  根据设备的性能参数和生产工艺要求，由生产技术部制定正确使用方法，并纳入操作规程，对操作工进行岗前培训。

  操作工必须经过专业培训，持有操作证（特殊设备，须有国家特定部门颁发的特种设备操作证，如行吊、叉车），持证上岗。凡是新上岗的以及尚未取得操作证的人员，必须在持有操作证的操作者指导下操作。

  设备的使用要实行定人定机方式。对于需多人操作的设备，实行班组制，由班组长负责，并由班组长包机到人。

  操作人员要严格执行设备的操作规程（特别是开停车需注意的事项，如油位是否合适、连接螺栓是否松动、油温是否正常、是否开机有异响等），严禁设备超负荷和带故障运转。

  设备的维护保养主要由日常维护保养为主，各车间根据设备使用情况定包机责任人，由设备管理员编制具体维护保养内容，由于保养不当造成的设备损失或故障，要追究相关责任人的责任。

  设备维修人员对设备必须做到“四懂”，即懂结构、懂原理、懂性能、懂用于；“三会”，会使用、会维护、会排除设备故障。

  设备包机人员必须每天按时巡检，要通过“看”、“听”、“摸”，发现设备存在问题，并针对问题采取果断措施解决，如果判定无法处理，要及时上报设备管理员，同时提出解决方案，做好监护运行准备。设备管理员要做好设备隐患排查整改台账，将设备存在的问题、需准备的材料、检修工时、需检修人员及工器具落实到位，以备随时停车检修。

  设备包机人员要严格按润滑周期表加注润滑油脂，落实“五定”（定时、定点、定量、定质、定人）管理，防止设备因缺油而发生故障。

  设备管理员定机组织各车间对设备做全面检查，对存在的问题下整改单要求车间整改，对未按要求整改的按相关规定进行处罚。

  各车间根据设备运行情况对设备易损件（如碳刷、轴承、焊嘴等）规定小修周期，对运行到期的设备应检查，如在可接受范围内则继续使用，如超过则更换新配件。仓库应备常用易损件最低库存，以避免影响生产。

  设备突然发生的故障，使用班组应及时分析原因，报设备管理员组织人员检修，如果大型设备或重要设备，由设备管理员与厂家沟通解决。

  在维修完成后，应及时填写设备检修记录，做好设备事故台账，对发生事故的原因进行认真分析，从根本上做好预防措施，防止同类事故发生。对主要设备还需及时完善设备技术档案。

  设备中修、大修完工验收必须严格按说明书规定的各项检修内容、技术标准要求进行。

  设备中修、大修后应及时按设备初始安装时的要求进行内、外部检查，空转试验，符合运行试验，试生产等，必须达到设备出厂标准和符合原安装要求。

  应意外事故或灾害，造成主要工作部件、主要结构严重损坏而无法使用的设备可报废。

  设备管理员对各车间的所有设备逐台统一编号，建立设备卡片和台账，建立设备档案（设备台账要将运转设备和静止设备分开），做到随机附件和技术资料齐全。

  编制设备技术档案，从设备规划、设计、制造、安装、使用、维修改造、更新、直至报废全过程中形成并经整理应当归档保存的图纸、图标文字说明、计算资料、照片等。

  编制状态档案，设备的分布位置、购买和安装日期、使用年限、维修记录等资料。

  数据库无非就是数据的来源问题，用我们的智能盒子就好了，连接上设备，通过数控系统的对接，自动采集设备的实时的历史的运行参数、维修维保记录信息、报警信息、备品备件等，这些数据可以按照客户要求上云平台或者本地化部署选择。这些数据可以根据特定方式呈现到后台看板。从而直接对设备进行管理。

  近些年来，数字化管理、企业数字化转型、数字化思想被企业提升到关于未来生死的战略高度；很多企业最终发展落幕的主要原因就是没有转型数字化管理，直接导致企业自身丧失了许多业务往来和发展壮大的机会。车间基础数据管理对于企业转型数字化尤为重要，尤其是制造企业；覆盖了企业中所有可见信息和不可见的信息。那么，工厂车间管理的数据数字化对于企业有哪些影响呢？一起和小编来了解一下吧！

  这一点不难理解，公司运营数据全面并且详细，能够让管理层依据运营数据明确企业经营状况；取长补短，发现不足；一次位移计局，做出实际而有效的管理决策。就像是业务推进不顺利或者阶段性出现了瓶颈，可以结合企业日常运营数据发现问题，寻找问题原因，及时处理解决；做出调整。

  很多中小企业中，企业制度不严谨；出现问题的时候互相推诿，找不到责任人。通过企业数字化管理，企业可以依据日常运营数据，制定出一套适合企业的规范流程制度，可以大幅度提升员工整体工作效率和管理效率。

  通过数据数字化分析，企业可以均衡的分配与企业资源，并且有效的使用；从而获得更多的企业价值；企业依据数字化管理可以了解精确的运营数据，可以直接合理地分配生产资源或者营销资源，实现产品到管理、以及客户价值最大化的效益。

  数据化管理能够为企业绩效考核设定一个评价的标准，并提供直观的计量方式，让企业的绩效管理更加客观与公平。

  数字化管理系统具备高效、实时的优势将使企业更符合市场需求，管理人员与员工之间的阶层观念被弱化，组织内部的信息交流频率会显著提升，员工的价值将得到进一步体现。员工不再只是普通的劳动者，而是知识的创造者和分享者，在生产实践中会更加积极地创造价值。

  如果你想了解企业精益管理行业内容或者对企业数字化有什么疑问，可以私信我，有问必答