具体描述
This totally revised, updated and expanded edition provides proven techniques and procedures that extend machinery life, reduce maintenance costs, and achieve optimum machinery reliability. This essential text clearly describes the reliability improvement and failure avoidance steps practiced by best-of-class process plants in the U.S. and Europe.
好的，这是一本关于提升工业设备可靠性的专业书籍的详细简介。 --- 《精益维护与设备预测性管理实战指南》 书籍简介 在当今快速迭代的工业环境中，设备的可靠性与运行效率已成为决定企业竞争力的核心要素。《精益维护与设备预测性管理实战指南》是一部深度聚焦于现代维护策略与技术落地的综合性著作。本书旨在为工厂管理者、维护工程师、可靠性专家以及技术操作人员提供一套全面、可执行的框架，帮助他们从传统的被动维修模式，成功转型为主动、预测性的可靠性驱动型运营体系。 本书的独特之处在于，它并未停留在理论阐述，而是深度剖析了如何将前沿的工业物联网（IIoT）、数据分析与成熟的精益管理原则有机结合，构建一个能够显著降低非计划停机时间、延长设备寿命并优化维护成本的实战系统。 核心内容聚焦 第一部分：维护哲学的转型——从“反应式”到“预测式” 本部分首先对当前工业维护面临的挑战进行了深入分析，强调了设备健康管理的重要性。它系统地介绍了维护策略的演进路径，从历史上的“事后维修”（Breakdown Maintenance）和“预防性维修”（Preventive Maintenance, PM），过渡到更高效的“基于状态的维护”（Condition-Based Maintenance, CBM）和全面的“预测性维护”（Predictive Maintenance, PdM）。 可靠性驱动的文化建设： 探讨如何建立一种以“零故障”为目标的组织文化，强调跨部门协作（生产、工程、采购）在提升设备整体效率（OEE）中的关键作用。 全生命周期成本（LCC）分析： 详细阐述了如何将维护决策与设备的采购、安装、运行及退役各个阶段的成本关联起来，实现长期价值最大化。 第二部分：精益维护原理与流程优化 本章是本书的基石，系统讲解了如何运用精益思想来消除维护活动中的浪费，并使维护工作流标准化。 TPM（全员生产维护）的深化应用： 超越基础的自主维护，本书深入探讨了如何通过“小集团活动”和“知识传递机制”来固化维护经验，将操作人员的日常巡检提升为高价值的早期故障信号捕捉。 标准化作业（Standardized Work）的构建： 详细指导如何为关键维护任务（如润滑、紧固、检查）制定精确、可重复的标准，并利用视觉管理工具（如挂图、安灯系统）确保标准的执行与合规性。 备件与库存管理的精益化： 重点讲解如何通过需求预测模型和ABC分类法，优化关键备件的安全库存水平，减少呆滞库存，同时确保在发生故障时能够快速响应。引入“关键路径备件”的概念，为高风险设备建立快速供应通道。 第三部分：基于状态的监测技术（CBM）与数据驱动决策 这部分内容是本书的技术核心，详细介绍了当前主流的CBM技术及其在预测故障方面的实际应用案例。 振动分析的深入应用： 提供了从数据采集到故障诊断的完整流程，包括如何识别轴承失效、不对中、不平衡等常见机械问题的特征信号，并讨论了不同频率范围的信号处理技术。 热成像在电气与机械诊断中的作用： 讲解了如何利用红外热像仪识别电路过载、连接松动以及摩擦热点，并提供了标准化的热点分类和风险评估矩阵。 润滑油与油液分析（Tribology）： 阐述了通过分析油液中的磨损颗粒、污染程度和化学成分变化，提前预测内部机械部件的磨损趋势，以及如何设计高效的油样采集点和分析频率。 超声波技术与泄漏检测： 重点介绍了如何利用超声波技术检测压缩空气、蒸汽管线中的泄漏，以及在电气设备中识别电弧和电晕放电的早期迹象。 第四部分：预测性维护（PdM）系统集成与实施 本书的最高层次目标是指导读者建立一个集成化的预测性维护平台。 传感器选型与网络架构： 提供了在恶劣工业环境下选择合适的无线/有线传感器（加速度计、温度、压力、流量）的标准指南，并讨论了数据采集层（Edge Computing）和云端平台的架构选择。 数据建模与机器学习基础： 介绍了如何将历史维护数据（故障模式、维修时间、环境参数）与实时传感器数据进行关联，构建初步的故障预测模型。重点讨论了“正常基线”的设定和异常点识别的算法应用。 维护执行系统的对接： 阐述了如何将预测性分析的“工单触发点”无缝集成到计算机化维护管理系统（CMMS）中，实现自动化的工作流创建、资源调度和绩效跟踪。 第五部分：风险评估、资源优化与持续改进 成功的维护管理需要严谨的风险量化和持续优化的机制。 RCM（可靠性中心维护）的迭代应用： 引导读者使用RCM的思维框架，对关键设备进行系统的故障模式与影响分析（FMEA），并根据故障后果的严重性，定制最优的维护策略组合。 维护人力资源配置： 提供了如何根据CBM的预测结果，优化技术人员的技能矩阵和任务分配策略，确保关键的预测性工作得到优先处理。 绩效度量体系（KPIs）： 详细定义了一套超越MTTR（平均修复时间）和MTBF（平均无故障时间）的现代KPIs，例如“预测准确率”、“计划性工作百分比”和“维护成本占产值的比重”，确保改进方向的量化和可验证性。 面向读者 本书是为以下专业人士量身打造的： 工厂运营总监与总经理： 寻求通过维护优化实现产能提升和成本控制的决策者。 维护经理与可靠性工程师： 需要将前沿技术和精益方法论落地实施的实践者。 设备工程师与技术主管： 负责设备技术选型、故障诊断和预防性策略制定的核心人员。 工业自动化与IIoT项目团队： 负责整合传感器、数据平台和维护流程的技术人员。 通过阅读《精益维护与设备预测性管理实战指南》，读者将不仅掌握一套先进的维护工具箱，更重要的是，将建立起一套以数据为基础、以精益为指导、以可靠性为目标的现代化工业运营体系。
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