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数字化转型对回收行业的影响
工业物联网（IIoT）技术让设备回收更智能化。通过在关键设备安装传感器，远程监控运行参数，提前预判剩余使用寿命。某瑞典企业开发的数字孪生系统，能模拟不同工况下的设备损耗情况，为回收定价提供数据支撑。在线拍卖平台的出现打破了地域限制，美国工厂的闲置设备可能被越南买家竞价购得，交易效率提升60%以上。
为了加强设备、设施的管理，设备正常运转，设施条件满足生产过程能力要求。2、适用范围。
本程序规定了设备的选型、验收、报废以及设备、设施在使用过程中的日常保养、卫生清理和检查维修等一系列要求。本程序适用于公司生产设备、设施的控制。
由生产车间负责生产设备、设施的管理工作，和车间负责按规定要求操作执行，并负责本车间设备、设施的日常维护和卫生清理。
泵:将液体从一个地方输送到另一个地方，以推动物料流动，包括离心泵、齿轮泵等。7. 压缩机:将气体压缩成更高的压力，以便于存储、输送或后续操作，包括离心式压缩机、容积式压缩机等。
8. 粉碎机:将大块固体材料破碎成小颗粒，包括锤式粉碎机、球磨机等。
这些设备都有不同的功能和用途，并在化工工艺中发挥着重要作用。
现在的工业生产环境不同于传统的生产环境，各个车间、厂房都会配备自动化生产器械，虽然器械可以帮助工人节省大量机械化工作，提升生产效率，但是在运行之后，也难免会发生故障，这时，人工再发现排查，费时费力，也延误了生产效率。
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APS资源调度的三维1.1 APS的核心突破在于建立制造资源的全透视能力 1）时间维度穿透 将设备维护计划、人员排班周期、物料到货节点统一纳入时间坐标系，自动规避模具切换冲突、人员技能错配、物料齐套缺口等隐形陷阱，消除30%以上的计划返工。 2）空间维度重组
构建跨车间、跨工厂的资源底座，形成厂-车间-工位-产品/工艺等组合关系，APS自动匹配工序特性与设备能力矩阵（如精密加工单元vs普通铣床集群），提升关键设备、治具、人力利用率30-50%
（一）需求预测:靠经验还是靠数据？传统的 “拍脑袋” 式预测，如同在迷雾中射箭。某企业曾因误判某型号阀门的更换周期，导致生产线停工 8 小时，直接损失超百万元。设备运行环境的温度、湿度、负载差异，零部件供应商的工艺波动，都会影响需求 —— 而仅凭经验，很难穿透这些变量。 （二）库存管理:混乱的 “迷宫” 走进一些企业的仓库，仿佛进入无序的 “迷宫”:不同规格的螺栓混放在同一抽屉，备件与国产备件缺乏标识区分，过期零件与良品混杂堆放。这种混乱不仅导致 “找件难”，更催生了 “隐性浪费”—— 某企业曾在仓库角落发现 3 箱未拆封的传感器，早已过了保质期，直接损失 20 余万元。