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  • 数字化工厂+工业维修服务体系

数字化工厂+工业维修服务体系

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  • 作者: 
  • 出版社:    机械工业出版社
  • ISBN:    9787111570981
  • 出版时间: 
  • 版次:    1
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • 纸张:    胶版纸
  • 页数:    167页
  • 字数:    99999千字
  • 作者: 
  • 出版社:  机械工业出版社
  • ISBN:  9787111570981
  • 出版时间: 
  • 版次:  1
  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开
  • 纸张:  胶版纸
  • 页数:  167页
  • 字数:  99999千字

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    • 商品分类:
      工程技术
      商品描述:
      基本信息
      书名:数字化工厂+工业维修服务体系
      定价:49.80元
      作者:杨明波 刘华 郭显昌 著
      出版社:机械工业出版社
      出版日期:2017-08-01
      ISBN:9787111570981
      字数:185000
      页码:167
      版次:1
      装帧:平装
      开本:16开
      商品重量:
      编辑推荐
      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。
      内容提要
      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。
      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0021.. 2 离散作业线有效产出指标体系及其数字化应用0051.. 3 流水作业线有效产出指标体系及其数字化应用0091.. 4 流程作业线有效产出指标体系及其数字化应用0141.. 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0282.. 3 预防性维修通道建设0312.. 4 预测性维修通道建设0382.. 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0853.. 2 盘活装备备件管理. 建立互联网形态下的备件信息化0913.. 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1064.. 2 全员参与. 将管理重心下移至班组1114.. 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1375.. 2 工业维修服务平台1415.. 3 MRO 工业服务典型分类与应用1465.. 4 工业维修服务应用模式1565.. 5 装备的维修性设计与智能化服务160参考文献 168
      作者介绍
      杨明波,中国工业设备管理交流中心首席顾问,工业4.0俱乐部工业服务研究中心主任,工控网(北京)信息技术股份有限公司、树根互联技术有限公司特聘顾问。四川三鞍韦尔科技有限公司战略顾问。擅长企业设备管理整体策划、咨询,主要从事包括企业设备管理数据结构分析、MRO领域B2B产业互联网、工业互联网、装备制造业服务型制造等相关的应用与研究。刘华,五粮液集团资产管理部副部长。发表论文:基于“预测性维修”的工业服务“互联网+”或将成为智能制造升级和应用的基石。郭显昌,史丹利化肥贵港有限公司副总经理。2016年获得广西五一劳动奖童,2016年被评为自治区很好党务工作者。广西很好企业CIO。擅长企业数据分析应用、班组建设等。
      序言

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