大数据结合工业维修服务会出现怎样的生态？

本文参考丨《数字化工厂+工业维修服务体系》

作者 杨明波、刘华、郭显昌

感谢机工社 李万宇先生提供书籍

本期主播@田八九

听众朋友们，大家晚上好，我是智造家主播田八九。今天我们将继续为大家介绍《数字化工厂+工业维修服务体系》一书第四章和第五章的内容。

建立以指标数据为中心的管理机制

管理的前提是可以量化、估算被管理的事物。设备管理的责任不仅限于维修部门和生产部门，需要开展全员、全系统参与的持续性活动。作业线匹配的是生产班组，自上而下的管理落地在班组，自下而上的创新也立足于班组。T-PM强调数据决策，强调管理中心下移至班组。

班组是在劳动分工的基础上，把生产过程中相互协同的同工种工人，相近工种或不同工种工人组织在一起，从事生产活动的一种组织。班组建设旨在建立自动自发的班组文化，打造自己发现和解决问题的现场，构建班组改善与创新DNA。

班组目标是以有效产出指标为核心，结合产品质量相关指标、安全指标、创新指标进行设定，并与星级评价、显差原则、积分有机结合起来。班组活动应注意以下事项：充分用上、用好激励基金；班组建设包括机制建设，也包括具体的班组活动；设备大修期间，依据设备大修水平，对各车间进行评价，按名次分配分数，有车间自行安排执行二次分配。

DT时代不仅是一场技术变革，更重要的是DT思维和DT模式下的管理变革。本章推荐应用基于数据的班组建设积分制，这有助于企业建立数据决策的管理规则，重新定义管理，开启面向未来的管理时代。

基于大数据应用的工业维修服务生态

工业维修服务生态是指以维修性和可靠性理论为基础，立足工业维修服务生态的制造方、使用方、服务方，运用系统工程方法挖掘资源潜力，发展生态高效的工业维修服务产业，建设体制合理、绿色健康的工业维修服务环境。

工业4.0俱乐部工业服务研究中心，指定并发布了“工业维修服务生态地图”，包括数字化集成与企业社交级应用、线下数字化部署应用、SAAS级MES应用、SAAS级EAM应用、工业云与大数据分析应用、物料供应链生态平台、MRO工业服务平台与线上线下工业服务、工业服务方工业品电商、工业品电子商务平台和智能制造转型升级服务。

工业维修服务平台有五大驱动力：用户驱动、信任驱动、平台驱动、数据驱动和价值驱动。

工业维修服务平台的内容要包含资源地图、分享服务、技能道场与认证服务、资源优化与服务能力认证、大数据分析中心以及装备制造维修性与可靠性咨询和认证服务。而建设工业维修服务平台，则应至少具备以下条件：具备通用零部件的正规渠道货源；具备一定规模的用户；拥有大批的离线服务工程师资源；具备维修外包服务整合能力；服务内容可拓展，具有多元业务承接能力；EAM数字化应用整合能力。

建立维修社区是一个非常有意思的话题，企业可减少维修人员，减少备件采购与管理的困惑，但这并非简单的维修外包，在建立时应注意以下核心要素：企业本身建立完善的设备管理体系；企业内部至少保留从事设备技术改造的核心维修力量；维修社区有自主采购权等。

装备的维修性设计不单单是设备制造商需要强化的，也包括用户要考虑在产品规划中进行要求，自动化改造及成套装备的设计，应是由用户、制造方、设计方及监理方共同系统性地实现的。维修性设计的目的，是为了论证设备设计和制造是否满足功能性，是够便于维修，是否能实施主动维修以优化设备可用度，是否质量可靠。

本期节目就要结束了，《数字化工厂+工业维修服务体系》这本书的内容我们已经全部为大家介绍完成，下期节目我们将带来一本全新的读物，敬请期待，也欢迎大家关注我们的微信公众号“智造家IMEfuture”，欢迎大家转发留言。

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