数字化工厂+工业维修服务体系 本书特色

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。 本书的编写，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），通过目标和数据串联起来，从而也将各方需求串联起来，系统地提供了解决问题的理论和案例。 本书适合提供工业服务的维修服务商、数字化供应商、智能化服务商、MRO工业品服务商、设备制造商，以及制造企业设备管理、信息化部门高层、中层管理者阅读使用。

数字化工厂+工业维修服务体系 内容简介

本书从工厂盈利目标（赚钱、省钱）着手，层层分解指标，助力企业进行目标导向的管理优化；厘清数字化工厂的建设要点，强化以数据为决策依据的管理能力提升；借鉴了德国工业4.0、美国工业互联网强调预测性维修与人的责任、意识和能力的提升的特点，以中国制造业生产和运维管理为基础，结合互联网＋和两化深度融合，对工业维修服务生态进行全面和深入的研究和探讨。

数字化工厂+工业维修服务体系 目录

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
制造型企业由离散作业线、流水作业线和流程作业线三种形态单一存在或组
合而成. 本章旨在梳理不同作业线的目标、指标管控原则和数字化建设思路.
并在作业线目标和指标管控体系下. 构建设备管理的指标体系.
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
基于有效产出与可用度目标的设备维修管理、改善管理四大通道建设的方法
和思路.
２.. １　故障机理与停机时间分析０２４
目　　录..　
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
深度分析维修管理、备件管理在数字化建设中的关键要点. 是企业进行数字
化深度应用的基础. 将有利于企业构建完善的设备指标管控体系. 支撑企业
决策系统与工业维修服务的有效对接.
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
数据的价值在于挖掘后的充分应用. 通过数字化与管理深度融合. 有利于企
业解决基于有效产出目标相关问题的知识积累得到加速. 从而实现基于数字
化条件下的价值转型.
本章是将前３ 章所涉及的数据. 通过数据转化. 结合企业实际情况. 构建整
套数据决策机制.
４.. １　维修组织管理１０６
４.. ２　全员参与. 将管理重心下移至班组１１１
４.. ３　数据决策下的班组能力建设１２２
第5 章　基于大数据应用的工业维修服务生态　136
由于企业分析和解决瓶颈能力受制于资源、技术、方法的约束. 将社会化工
业维修服务资源与企业进行对接. 尤其强调预测性维修服务生态的建立. 将
有利于企业突破瓶颈. 助力企业转型升级.
..　数字化工厂＋工业维修服务体系
５.. １　解读工业维修服务生态１３７
５.. ２　工业维修服务平台１４１
５.. ３　ＭＲＯ 工业服务典型分类与应用１４６
５.. ４　工业维修服务应用模式１５６
５.. ５　装备的维修性设计与智能化服务１６０
参考文献　168

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