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特种设备的回收风险管控
化工设备回收存在独特挑战，需先进行彻底的去污染处理。曾发生因残留化学品引发的爆炸事故，促使行业建立三级清洗标准。压力容器回收必须查验原厂铭牌和历次检测报告，缺少ASME认证的罐体只能按废钢处理。辐射探伤设备需由持证机构进行源项核查，运输时配备GPS追踪的专用铅罐。这些专业要求使得特种设备回收成本比普通机械高出3-5倍。
各位所在的公司在打造智能化的生产车间时遇到了哪些挑战？不妨在评论区留下您的见解，同时，也请您点赞并转发这篇文章，以便让更多的人得以了解。数字化工厂作为未来制造业的重要发展方向，强调自动化设备生产现场的可视化、柔性化小批量多样化生产，以及不同设备和系统之间的信息互联互通。在这一过程中，智能装备看板及设备数据的实时采集与监控技术，成为推动工厂数字化转型的关键利器。工厂数字化转型面临的挑战尽管数字化发展趋势明显，但在具体落地过程中，制造企业仍面临诸多阻碍:
第十二条物质部门应按照备品配件储备定额要求，合理储备备品、配件。第十三条检修公司各班组应当在设备检修质量的前提下，做好设备的修复利用，节约检修成本。第十四条设备的主管部门应当编制设备改造和更新的中长期和年度计划，并组织实施。
第十五条属于下列情况之一的设备，应当报废更新。
1、经过预测，继续大修后，均不能恢复设备健康，不能经济运行的。
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[0010]专利文献4:日本特开平4-102906号公报[0011]发明要解决的课题
[0012]在以往技术中，没有公开将很多机器自动地登记到数据库这一情况，管理人员需要手动地一个一个地登记机器信息。因而，为了管理而将多个机器登记到数据库的作业费时，从而管理效率低且可用性差。
[0013]并且，在以往技术中，例如在来自某一机器的信号超出规定阈值的情况下等判断为发生异常，从而采取必要的措施。但是，工厂的运行状态较复杂，虽说是某一信号发生大变化，然而也不一定将该变化决定为设备异常。如果不综合考虑流量、温度、压力、粘度等各种测量数据，则无法准确地判断该设备为异常或者有可能异常。
[0039]作为“统计数据存储部”的一例的异常统计数据库T2存储与过去的设备异常有关的数据。如图5的下侧所示，异常统计数据库T2例如对包含分类编号、异常对象、异常内容、日期和时间等的统计数据进行管理。分类编号是用于确定异常状态的种类的信息，是“异常种类信息”的一例。异常对象是用于确定发生异常状态的机器2的信息，是“异常机器信息”的一例。异常内容是表示异常状态的内容的信息。日期和时间是表示发生异常状态的日期和时间的信息。统计数据也可以包含除此以外的项目。