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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。
[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。
（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。
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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:
设备老化，技术性能落后，无备品备件来源的。属于国家淘汰产品停止生产的。第十六条设备改造验收后新增的价值，应当办理固定资产增值手续。
第十七条设备报废，遵守国家有关规定，并办理报废手续。报废设备所取得收益，用于设备的改造与更新
第十八条生产技术部应建立健全的设备验收交接、设备档案管理和考核制度。组织制定设备检修工时、资金、材料消耗及储备定额。