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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。
智能领航:数字化设备管理变革在设备维护与更新的双重挑战面前，班组长宛如一位技艺精湛的航海家，需要在延长现有设备使用寿命与适时引入设备之间，把握航向。一方面，通过科学合理的维护策略，尽可能延长现有设备的服役期限，避免不必要的更新投入；另一方面，时刻关注行业技术发展动态，在恰当的时机果断引入设备，为企业的长远发展注入新的活力。 构建设备管理的数字化平台，借助大数据分析实现设备故障的预测以及维护周期的智能优化，已成为提升设备管理效率的有力法宝。在一家大型机械装备制造企业，通过部署一套的设备管理数字化系统，每一台设备都配备了高精度的传感器，能够实时采集设备的运行数据，包括温度、振动、转速、电流等关键参数。该系统运用的大数据分析算法，对这些海量数据进行深度挖掘与分析。例如，通过对一台大型龙门铣床连续数月的运行数据监测与分析，系统预测出该机床的滚珠丝杠将在半个月内出现严重磨损故障。企业维修团队依据这一预测，提前采购并准备好备用的滚珠丝杠，并选择在生产任务相对较轻的时段进行更换。这一举措不仅避免了因滚珠丝杠突发故障导致的机床长时间停机，还大幅降低了因设备故障对生产进度造成的影响。同时，基于大数据分析所揭示的设备运行规律，企业对设备的维护周期进行了优化调整，去除了一些不必要的过度维护项目，既有效节省了维护成本，又确保了设备处于良好的运行状态。通过这种智能化的设备管理方式，班组长能够更加地掌控设备状态，做出更加科学合理的决策，为企业的稳定生产提供坚实保障。
[0002]例如，在发电厂、化工厂等工厂中具备大量多种机器，需要对这些机器进行管理(设备管理)。因此，管理人员将与工厂的各处所使用的机器有关的信息一个一个手动登记到数据库，将通过定期检查等得到的信息追加到数据库。由此，能够管理工厂设备的某一时期的静态状态。[0003]另一方面，机器故障、信号线断线、配管的泄漏、执行机构的老化等大大小小的异常状态通过作业人员或者管理人员的巡回检查等而被发现，从而进行维护作业等。发现异常预兆的可能性依赖于管理人员等的熟练程度，不熟练管理人员等有可能看漏异常预兆。
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1更换已磨损的个别零件和填料。3.4.1.2清洗不需大拆卸的个别部件。
3.4.1.3更换部分润滑油和油脂，调整串动和间隙尺寸。
3.4.1.4对电机进行吹灰和干燥。
3.4.1.5对设备的日常检查和维护。
3.4.2中修:对设备的主要部件进行解体检修。内容包括小修内容和以下项目:
3.4.2.1更换成套部件。
(7)设备大修完毕后，由生产部和技术部共同组织质量验收，并做好验收记录。应大修后的设备基本达到正常设备的生产能力和精度。(8)生产设备修理过程中，做好隔离和卫生工作，确保产品不受污染。如因设备修理造成产品污染，须及时清除并销毁污染产品，严禁受污产品进入生产环节。
(9)设备备(配)件的购置，由机修车间根据实际情况按季向生产部申请，上报经总经理批准后交技术部采购。