Handbook of Maintenance Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Levitt, Joel

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2009-4

价格:$ 73.39

装帧:

isbn号码:9780831133894

丛书系列:

图书标签:

• 维护管理
• 设备维护
• 资产管理
• 可靠性工程
• 预防性维护
• 维修管理
• 工业工程
• 生产管理
• 设施管理
• 维护策略

好的，以下是一份关于《维护管理手册》的详细图书简介，其中不包含该书的实际内容，重点突出该领域的重要性、复杂性以及通常会涵盖的关键主题，旨在吸引对此领域感兴趣的专业人士和学生。 --- 书名：维护管理手册 (Handbook of Maintenance Management) 内容摘要： 《维护管理手册》是一部全面、权威的指南，旨在为现代工业和设施维护领域的专业人士、工程师、经理及决策者提供深入的洞察和实用的工具。在当今竞争激烈、对运营效率和资产可靠性要求日益严苛的环境下，有效的维护管理已不再仅仅是事后维修，而是企业核心竞争力的关键组成部分。本书立足于这一核心理念，系统地梳理了从战略规划到日常执行的全过程，为读者构建了一个坚实的理论框架和可操作的实践路径。 第一部分：维护管理的基础与战略定位 本书首先深入探讨了维护管理在现代企业运营中的战略价值。它清晰地界定了维护在整个资产生命周期管理（Asset Lifecycle Management, ALM）中所扮演的角色，强调了从资本投资决策到报废处理的每一个阶段，维护策略都必须与之保持一致。 维护的演变与范式转变： 追溯了维护实践从简单的故障修复（Run-to-Failure）到计划性维护（Planned Maintenance），再到基于状态的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）的演变过程。重点分析了这种转变如何影响运营成本、安全性和生产能力。 维护战略的制定： 详细阐述了如何根据企业的行业特性、监管要求和财务目标来设计定制化的维护战略。这包括风险评估框架的建立，如何平衡预防性维护（Preventive Maintenance, PM）与预测性维护的投入产出比，以及在不同资产群组中应用不同策略的原则。 维护组织结构与能力建设： 探讨了高效维护部门的理想组织架构，包括功能划分、跨部门协作机制（特别是与生产、工程和采购部门的集成）。书中强调了维护人员技能矩阵的构建、持续培训的必要性，以及如何培养一种以可靠性为核心的企业文化。 第二部分：资产可靠性工程与优化 本书的核心章节聚焦于如何通过科学的方法提升资产的整体可靠性。可靠性工程是现代维护管理不可或缺的基石，它要求维护活动是主动的、数据驱动的。 可靠性、可用性、可维护性与安全性（RAMS）分析： 提供了进行系统性RAMS分析的方法论，包括如何运用故障树分析（FTA）、事件树分析（ETA）和失效模式与影响及危害分析（FMECA）来识别系统弱点和潜在故障模式。 预防性维护的优化与编程： 深入剖析了如何科学地设定维护周期，避免过度维护（Over-Maintenance）和维护不足（Under-Maintenance）带来的成本浪费和风险增加。书中讨论了基于时间、基于使用量和基于工况的PM计划的制定与调整准则。 故障诊断与根因分析（RCA）： 提供了结构化的RCA方法论，如“五问法”（5 Whys）、鱼骨图（Ishikawa Diagram）以及更高级的统计分析工具。强调RCA的目的不仅是修复故障，更是消除系统性缺陷，防止未来重演。 第三部分：维护技术与数字化转型 在工业4.0的浪潮下，维护管理正经历深刻的数字化变革。本手册详细介绍了支撑这一转型的关键技术和数据管理实践。 计算机化维护管理系统（CMMS/EAM）： 阐述了选择、实施和最大化利用CMMS/EAM系统的关键步骤。重点讨论了工作流管理、备件库存控制、资产台账的标准化以及如何通过系统实现流程的固化和透明化。 状态监测技术（Condition Monitoring）： 全面介绍振动分析、热成像、油液分析和超声波检测等技术在早期故障预警中的应用。探讨了如何将这些技术集成到日常维护流程中，实现从反应性到预测性的无缝切换。 物联网（IoT）与大数据在维护中的应用： 探讨传感器技术、边缘计算和云计算如何共同构建智能维护生态系统。分析了如何利用历史数据和实时数据流进行高级预测建模（PdM），从而实现维护决策的自动化和优化。 第四部分：维护绩效管理与持续改进 有效的维护管理必须依赖于量化和持续的绩效评估。本书提供了关键绩效指标（KPIs）的设定、测量和分析方法，以驱动持续改进。 核心维护KPIs的解析： 详细解释了如平均故障间隔时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）、计划遵守率（Schedule Compliance）、维护成本占收入比（Maintenance Cost to Revenue Ratio）以及资产综合效率（OEE）等指标的计算、解读及其对业务决策的影响。 维护预算与成本控制： 探讨了如何编制准确的维护预算，区分资本性支出（CAPEX）和运营性支出（OPEX）。书中提供了分析维护成本驱动因素、识别浪费和优化备件采购策略的实用模型。 维护安全与合规性管理： 强调维护活动中的安全风险管理，包括作业许可系统（Permit-to-Work）、锁定/挂牌程序（LOTO）以及如何确保维护实践符合行业标准和环境法规。 总结： 《维护管理手册》不仅是一本参考书，更是一个实战指南。它将复杂的理论知识转化为清晰、可执行的步骤，帮助读者构建一个面向未来的、高可靠性、低成本的维护体系。无论您是刚刚进入维护管理领域的新手，还是寻求突破现有瓶颈的资深管理者，本书都将是您实现卓越运营的宝贵资源。它引导读者超越传统维修思维，将维护部门转变为驱动企业可持续增长的战略伙伴。

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我花了整整一个下午试图理清书中关于“预防性维护计划的周期性审查”这一章节的逻辑结构，结果发现作者的叙述方式极其跳跃且缺乏连贯性。他们似乎默认读者已经对基础的工业工程术语了如指掌，上来就抛出一堆复杂的缩写和模型，没有任何铺垫或背景介绍。更令人困惑的是，某些关键步骤的描述采用了一种近乎晦涩的散文笔法，而不是工程手册应有的那种精确、分步的指令式语言。例如，在讨论资产健康评分系统时，作者提到需要“权衡历史运行数据与当前环境压力因子”，这句话本身信息量巨大，但后续却没有任何具体的量化方法或计算示例来支撑，这使得整个理论停留在空泛的口号层面。我不得不频繁地在网络上搜索补充材料，来填补这本书留下的巨大知识空白，这完全违背了购买一本专业手册的初衷——寻求集中的、即时的解决方案。这本书更像是一系列零散讲稿的集合，而非一本精心组织、逻辑严密的管理指南。

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阅读这本书的过程中，我深刻感受到作者在维护组织文化和人员管理方面的理解存在明显的偏差。书中花费了大量的篇幅讨论技术规范和设备检修流程，但在如何建立跨部门协作、如何激励一线技术人员持续改进的软技能层面，描述得却异常单薄和理想化。比如，在探讨“建立安全第一的维护文化”时，作者只是简单地强调了高层领导的支持和定期的安全会议，却完全没有触及到员工对于变更的抵触心理、绩效考核体系对安全行为的潜在负面影响，以及如何通过有效的沟通机制来化解团队间的摩擦。这种只重硬性技术、轻视人文管理的倾向，使得这本书缺乏将理论付诸实践所需的深度。现代维护管理早已超越了纯粹的技术执行，它需要高超的领导力、冲突解决能力和变革管理技巧。这本书在这方面提供的指导，远不如我从日常管理经验中学到的来得实在和深刻。

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全书的案例研究部分是最大的败笔，它们的设计初衷似乎是为了展示理论的普适性，结果却成了内容空洞的典范。每一个所谓的“真实世界案例”，都以一种高度抽象且脱离实际的口吻被陈述出来。例如，在一个关于“优化备件库存”的案例中，作者设定了一个月球基地的维护场景，所有的变量——需求波动、交货周期、持有成本——都被赋予了精确到小数点后三位的理想化数值。现实世界中，维护经理面对的是供应商的不可靠、预算的突然削减、以及设备故障的随机性。这种脱离了运营噪音和政治现实的‘完美案例’，对于指导我处理我车间里那些充满不确定性的实际库存问题，毫无帮助。我需要的是那些承认失败、探讨妥协方案、并展示如何在资源受限的情况下做出艰难权衡的真实案例分析，而不是这些教科书式的、不沾烟火气的理论演示。这本书似乎更适合给刚刚接触维护管理概念的学生阅读，对于经验丰富的从业者来说，它提供的洞察力实在太过肤浅。

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这本书的排版实在不敢恭维，简直就像是把一堆技术文档随便塞进一个壳子里。封面设计毫无美感可言，灰蒙蒙的色调和生硬的字体，让人提不起任何阅读的欲望。打开内页，更是一场视觉的灾难。页边距宽得令人发指，字体大小不一，仿佛是不同时期、不同软件导出的文本拼凑而成。更糟的是，图表的质量低劣得令人发指，那些本该清晰展示流程或结构示意图的地方，现在看起来更像是打了马赛克一样模糊不清，很多关键的标注都难以辨认。如果说内容是骨架，那这本‘手册’的装帧和印刷质量就是一具松垮的皮囊，完全没有体现出它作为一本专业参考书应有的严肃性和专业性。我原以为这会是一本能激发我学习热情的工具书，结果光是翻阅它就已经耗费了我大量的耐心和精力，实在让人怀疑出版商在制作过程中是否经过了任何质量把控。希望未来能看到一个更体面、更注重用户体验的版本，否则，这样的物理呈现，只会劝退潜在的读者。

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这本书在数字化时代的适应性方面表现得非常落伍。我特别关注了其中关于数据驱动决策的部分，然而，书中所引用的案例和工具软件版本似乎停留在上个世纪末。提到的大多数数据采集系统和企业资源规划（ERP）模块，在今天的市场上已经几乎找不到踪影，或者已经被更先进的物联网（IoT）平台和预测性分析工具所取代。读到关于“故障模式与影响分析（FMEA）”的章节时，作者还在推崇手绘图表和电子表格记录，这在强调实时数据流和云计算的现代维护管理中显得极其不切实际。一个真正有价值的维护管理手册，理应探讨如何集成SCADA系统、利用机器学习进行残差寿命预测，并讨论移动设备在现场作业中的应用。这本书在这些前沿话题上几乎是空白，它提供的知识更像是一种‘历史参考’，而非‘未来指导’，对于那些希望将维护部门升级到工业4.0标准的专业人士来说，这本书的价值极其有限。

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