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回收设备的再制造产业机遇
再制造不同于简单翻新，是对设备进行功能性升级。例如将传统车床改造为数控机型，加装自动送料系统。军方和航空领域特别青睐再制造设备，因其在保持原结构强度的同时实现技术迭代。美国卡特彼勒公司的再制造发动机甚至能享受与新机同等的质保服务。该模式可节省50%以上的原材料消耗，被列入中国"十四五"循环经济发展规划重点工程。
电阻不符合要求的部位进行处理；
e.油缸清扫，止油门修理，油翅清刷，漏油处处理；
f.变压器油过滤，并做化学试验，含酸性超过规定者，应做除酸处理；
g.油枕、防爆管冲洗，干燥剂更换；
h.温度计校验、瓦斯继电器检查；i.瓷套管检查、清理。
4.4.2.3变压器小修内容一般为:
不抽芯检查，只做外部清扫和检修。包括缸盖清扫、瓷套管清扫；缘油处理和增添；检查冷却装置、瓦斯继电器装置；检查各部有无漏油现象；呼吸器内干燥剂颜是否正常。
设备数据看板作为数字化工厂的“神经中枢”，通过对设备运行数据的实时采集、处理和展示，实现工厂生产现场的全景式可视化管理。其关键技术包括:高速稳定的数据采集能力:确保生产数据的实时性和准确性，反映设备状态变化，助力响应和决策。2.独立链路实时控制:保障关键控制命令与采集数据独立通道，提升系统的性和稳定性。 3.支持多种主流工业通讯协议:兼容各种设备和系统，支持热插拔和现场响应更新，大提升系统灵活性。
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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。
三不见天:润滑油脂不见天；洗过的机件不见天；拆的设备、管口不见天。三条线:设备的零件摆放一条线；材料物资摆放一条线；工具机具摆放一条线。
3.7在整个设备检修过程中，要配备专职质量检查人员按步骤进行检查。严把工序质量关。前道工序不合格不得进入下道工序，检修质量。
3.8检修项目完成后，检査人员应会同检修任务单位、车间设备员和操作工人共同检查。进行载荷试验，达到检修质量标准。作好检查记录。