如何运用TPM自主保全,降低设备故障率,提高生产可动率?

近段时间来,调研了几家大型制造企业,都谈到对设备维护管理的硬性需求:

一方面工厂各种生产设备、特种设备、测量仪器仪表、各产品治具、通用工具等,动不动就几千上万台,不说正常的保养维护,定期校验,仅是管理设备分类及存放位置就要花费大量人力,虽然设置了专门设备管理部门,但仍不能保证设备上线正常,作为企业老板只知道花了大把的钱,买进了各种价格不菲的设备,但具体设备时间开机率、性能开动率、能源利用率、设备停机损失、设备投资实际收益等等一直是企业管理的难点与盲点。

所以,今天和大家一起分享TPM管理在企业的实际运用。

TPM

全员设备管理即TPM(Total Productive Maintenance)意思就是“全员生产维修”。

这是日本人在70年代提出的,是一种全员参与的生产维修方式,其主要点就在“生产维修”及“全员参与”上。通过建立一个全系统员工参与的生产维修活动,使设备性能达到最优。

1、TPM的明显特点即全效率、全系统和全员参与

全效率:指设备寿命周期费用评价和设备综合效率。
全系统:指生产维修系统的各个方法都要包括在内。
即是生产维修&预防维修(PM)、维修预防(MP)、改善维修(CM)、事后维修(BM) 等都要包含。
全员参与:指设备的计划、使用、维修等所有部门都要参加,尤其注重的是操作者的自主活动。

2、TPM中的设备点检制

A、点检制定义:
点检制是以点检为中心的设备维修管理体制,点检制的医学内涵就象人要做身体检查一样,利用一些检查手段,对设备进行早期检查、诊断 和维修。每个企业可根据自己的实际情况制定自己的点检制度。
B、“三位一体”点检制及五层防护线的概念:
“三位一体”点检制:
指岗位操作员的日常点检、专业点检员的定期点检、专业技术人员的精密点检三者结合起来的点检制度。
五层防护线是: 第一层防护线:岗位操作员的日常点检。 第二层防护线:专业点检员的定期点检。
第三层防护线:专业技术人员的精密点检。
第四层防护线:对出现问题进一步通过技术诊断等找出原因及对策。
第五层防护线:每半年或一年的精密检测。
C、点检制的特点:
点检制的特点就是——八“定”
①定人:设立操作者兼职和专职的点检员
②定点:明确设备故障点,明确点检部位,项目和内容
③定量:对劣化侧向的定量化测定
④定周期:不同设备,不同设备故障点给出不同点检周期
⑤定标准:给出每个点检部位是否正常的依据
⑥定计划:作出作业卡、指导点检员沿规定的路线作业
⑦定记录:定出固定的记录格式
⑧定流程:定 出点检作业和点检结果的处理程序
D、点检的分类:
按点检的目的分:倾向点检、劣化点检。
按是否解决分:解体点检和非解体点检。
按周期和业务范围分:日常点检、周期点检、精密点检。

3、设备维修体制

A、生产维修——PM(Productive Maintenance)
是一种以生产为中心,为生产服务的一种维修体制。它包含了以上四种维修方式的具体内容。对不重要的设备仍然实行事后维修,对重要设备则实行预防维修,同时在修理中对设备进行改善维修,设备选型或自行开发设备时则注重设备的维修性(维修预防)。
B、维修预防——MP(Maintenance Prevention)
维修预防实际就是可维修性设计,提倡在设计阶段就认真考虑设备的可靠性和维修性问题。 从设计、生产上提高设备素质,从根本上防止故障和事故的发生,减少和避免维修。
C、预防维修——PM(Preventive Maintenance)
这是以检查为基础的维修,利用状态监测和故障诊断技术对设备进行预 测,有针对性地对故障隐患加以排除,从而避免和减少停机损失,分定期维修和预知维修两种方式。
D、事后维修——BM(Breakdown Maintenance)
这是最早期的维修方式,即出了故障再修,不坏不修。
E、改善维修——CM(Corrective Maintenance)
改善维修是不断地利用先进的工艺方法和技术,改正设备的某些缺陷和先天 不足,提高设备的先进性、可靠性及维修性,提高设备的利用率。

4、基于大数据运用的TPM系统运用

运用系统对接、设备互联技术,拉通企业设备管理整体信息流,除常规的周期保养维护管理及基于使用次数管理保养维护外,基于设备或工装治具实时运行参数或品质数据管控保养维护。
下面以飞达管理为例,说明大数据在TPM运用。

自主保全设备故障率案例中,FD0023与FD0189两支飞达,在使用次数及使用时间周期两方面,都未达到保养预警范围。但FD0023飞达连续四天相同封装元件抛料率呈现持续上升趋势,虽然目前还没有超过设置的抛料管控线,但系统仍会基于大数据分析相同物料在另一支飞达FD0189上抛料率一直处于平稳状态,而锁定FD0023这支飞达进行保养维护预警。
目前部分智能制造系统解决方案服务商,通过整个工厂多制程、多工序实时信息联动,预警及管控生产过程;已经实现基于品质履历、关键设备运行历史数据与能源运用率,产品维修履历、等企业营运信息进行大数据分析,并提前预警及提示品质风险及提高生产效率,笔者相信随着工业技术和IT技术发展、大数据与人工智能在制造工厂中的运用将越来越广泛。
助力企业实现信息化、数字化、智能化,打造现代化智慧工厂,主要产品有设备管理系统EHS数字化平台仓储管理系统数字孪生可视化大屏智能运维管理系统生产ERP,视频监控,SCADA,能耗管理。
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