设备全寿命周期管理Word格式.docx

1、（1. 前期管理设备的前期管理包括规划决策，计划，调研，购置，库存，直至安装调试，试运转的全部过程。（1） 采购期：在投资前期做好设备的能效分析，确认能够起到最佳的作用，进而通过完善的采购方式，进行招标比价，在保证性能满足需求的情况下进行最低成本购置。（2） 库存期：设备资产采购完成后，进入企业库存存放，属于库存管理的范畴。（3） 安装期：此期限比较短，属于过渡期，若此阶段没有规范管理，很可能造成库存期与在役期之间的管理真空。（2运行维修管理包括防止设备性能劣化而进行的日常维护保养，检查，监测，诊断以及修理，更新等管理，其目的是保证设备在运行过程中经常处于良好技术状态，并有效地降低维修费用。在

2、设备运行和维修过程中，可采用现代化管理思想和方法，如行为科学，系统工程，价值工程，定置管理，信息管理与分析，使用和维修成本统计与分析，ABC分析，PDCA方法，网络技术，虚拟技术，可靠性维修等。（3. 轮换及报废管理（1）轮换期：对于部分可修复设备，设备定期进行轮换和离线修复保养，然后继续更换服役。此期间的管理对于降低购置及维修成本，重复利用设备具有一定的意义。（2）报废期：设备整体已到使用寿命，故障频发，影响到设备组的可靠性，其维修成本已超出设备购置费用，必须对设备进行更换，更换后的设备资产进行变卖或转让或处置，相应的费用进入企业营业外收入或支出，建立完善的报废流程，以使资产处置在帐管理，既

3、有利于追溯设备使用历史，也利于资金回笼。至此，设备寿命正式终结。1.4设备全寿命周期的闭环管理设备在管理的过程中会经历一系列的设备及财务的台账和管理及维修记录，如设备的可靠性管理及维修费用的历史数据，都可以作为设备全寿命周期的分析依据，最终可以在设备报废之后，对设备整体使用经济性，可靠性及其管理成本作出科学的分析，并可以辅助设备采购决策，可以更换更加先进的设备重新进行全寿命周期的跟踪，也可以仍然使用原型号的设备，并应用原设备的历史数据进行更加科学的可靠性管理及维修策略，使其可靠性及维修经济更加优化，从而使设备全寿命周期管理形成闭环。1.5设备全寿命周期管理系统 为了从管理上达到对设备全寿命周期

4、的合理管理，必须构建一个适合本企业的设备全寿命周期管理系统。该系统不仅具有资产管理（台账），设备管理，维修工时和成本管理等基本功能，还应具有信息综合分析、报警功能和诊断专家功能等，对资产，故障，润滑，诊断，备件，维修工时，成本等信息能资源共享，进行综合分析（输入数据必须准确）并预报。全寿命周期管理系统要求将相关信息按时按规定记录（必须真实）并输入计算机，例如将故障类型，产生原因，停台天数，维修工时，成本等相关数据及时输入计算机，并对信息进行分析处理，然后利用分析结果采取针对性措施，以达到故障率大幅下降的目的。 （1. 设备全寿命周期管理系统具体的管理功能（1）前期管理功能： 设备前期管理是保持

5、和提高其后续管理中设备技术状态和经济效果的关键，是搞好后续管理的基础。该部分主要包括设备规划、选型、安装、调试、验收、申购计划、申购合同、设备租赁、厂商信息等，其中设备规划部分主要包括年度设备使用计划、年度设备使用费计划、设备使用计划需求量等的制定。（2）台帐管理功能： 台帐数据是进行设备优化配置管理的基础，反映企业设备基本信息及其资产状况，具有静态和动态两部分数据：静态数据主要有设备编号、名称、型号规格、厂商信息、所属单位、原值、主要性能参数等；动态数据如设备净值、折旧额、累计能耗费用、月有效工作台班/ 时数等。（3）设备状态变动管理功能： 记录设备的启用、停用、闲置，租入、租出，转入、转出

6、、故障、事故、报废等的管理，为管理决策层准确快速地提供设备当前状态。（4）运行状态管理功能： 记录设备日常运行工时信息、能源消耗信息、操作员信息等。（5）维修保养管理功能： 包括设备维修管理和设备保养管理：管理人员根据设备关键性及其各项经济技术指标对设备分类，对不同类型的设备分别采用状态检测维修、定期维修、事后维修、改善性维修等不同的维修模式，维修管理包括编制及更改维修计划，记录维修信息，核算维修费用；设备保养管理主要进行润滑定标、润滑实施等管理。（6）统计分析功能： 统计设备各项技术经济指标及综合状态，提供针对不同管理层次需求的报表输出。包括设备分布表、下属部门设备分布表、工程机械费用核算明

7、细表、单台机械全项核算明细表、单台机械实际费用图表、机械运转情况及经济核算报表、租赁设备收支核算表等。通过各种统计数据及指标，使管理者全面、快速、准确的了解当前企业机械设备资产及使用情况，辅助领导进行企业管理决策。（7）备件管理功能： 对设备的备件进行必要的库存管理，在保证设备正常运作的情况下，尽量降低其库存，减少资金占用量。备件管理主要包括建立设备备件台帐，完成备件的出入库管理，制定备件储备定额；备件采购计划管理；对备件进行ABC分析，提供各类统计分析报表。（8）系统维护功能： 对系统进行维护，保证系统良好运作。系统维护主要是管理、创建和调整系统的角色、用户及其权限，并进行系统操作权限分配；

8、设置和调整系统的实时信息反馈；完成操作日志、数据备份及数据恢复操作。2设备全寿命周期费用管理 2.1.基本概念设备全寿命周期费用（Life Cycle Cost）管理是从设备的长期经济效益出发，全面考虑设备的规划、设计、制造、购置、安装、运行、维修、改造、更新，直至报废的全过程，使LCC最小的一种管理理念和方法。LCC管理的核心内容是从一开始就把工作做好，对设备项目或系统进行LCC分析，并进行决策。2.2.设备全寿命周期费用管理国内外应用情况LCC概念起源于瑞典铁路系统，1965年美国国防部研究实施LCC技术并普及全军，之后，英国、德国、法国、挪威等军队普遍运用LCC技术。1999年6月，美国

9、总统克林顿签署政府命令，各州所需的装备及工程项目，要求必须有LCC报告。没有LCC估算、评价，一律不准签约。同年，以英国、挪威为首组建了LCC国际组织，由50个国家、地区参加。该组织为保护参加国购置装备的经济利益，要求设备、工程中间商、推销商为买方提供LCC估算。美国将LCC管理的方法首先应用于核电站，因为核电站建设是以可靠作为优先考虑因素，因而在可靠性的基础进行LCC管理，更具必要性和紧迫性。在此基础上，再将该项技术推向了发电机、大型变压器、励磁机、低压输配电系统、仪用空气系统。加拿大和欧洲一些国家将LCC管理和可持续性发展结合起来，偏向于电力系统中的绿色能源，在计算成本时考虑了环境的影响。

10、来自制造厂的专家也提出LCC管理方法在高压开关、变电站方面的应用。2.3.设备全寿命周期费用分析的方法（1 贝叶斯推断法贝叶斯一词源于18世纪一个牧师TOMASBAYES，由于他的发现，使带有主观经验性的知识信息，被用于统计推断和决策巾来。当未来决策因素不完全确定时，必须利用所有能够获得的信息，包括样本信息和先于样本的所有信息，其中包括来自经验、直觉、判断的主观信息，来减少来来事物的不确定性，这就是贝叶斯推断原理。（2 马尔可夫过程分析法由于设备的全寿命周期过程常常伴随一定的随机过程，而在随机过程理论中的一种重要模型就是马尔可夫过程模型。在一个随机过程中，对于每一初始时刻，系统的下一个时刻状态

11、概率仅与初始时刻的状态有关，而与系统是怎样和何时进入这种状态无关，即所谓无后效性或无记忆性，这种随机过程称为马尔可夫随机过程。（3 层次分析法（AHP）AHP是美国著名运筹学家、匹兹堡大学教授TLSatty等人在20世纪70年代中期提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。AHP经常可以作为一种确定指标权重的方法加以应用。AHP的特点是：将人的思维过程数学化、模型化、系统化、规范化，便于人们接受，但在运用上也有较多的局限性。在AHP使用过程中无论是建立层次结构还是构造判断矩阵，人的主观判断、选择对结果的影响较大。使得AHP进行决策的主观成分很大。鉴于标准AHP在使用中存在的不足，人们对其

12、进行大量的修改，这些修改主要集中在以下几个方面：对标度方法的修改；对单排序方法的改进；一致性检验的处理；大规模指标判断矩阵的给出。（3 模糊综合评价法模糊综合评判法是利用模糊关系合成的原理，从多个因素对评判事物隶属情况进行综合性评价的一种方法。作为模糊数学的一种具体应用方法，最早是由我国学者汪培庄提出来的。它主要分为两步：第一步先按每个因素单独评判；第二步再按所有因素进行综合评判。该方法是解决定性和定量问题的经典方法，能够较好解决判断的模糊性和不确定问题，在许多领域得到广泛应用。模糊综合评判的优点是可以对涉及模糊因素的对象系统进行综合评价。其不足之处是：不能解决评价指标相关造成的评价信息重复问

13、题，隶属函数的确定还没有系统的方法，而且合成的算法还有待进一步探讨；其评价过程大量应用了人的主观判断，由于各因素权重的确定带有一定的主观性，因此总的来说，模糊综合评判足一种基于主观信息的综合评价方法。（4 数据包络分析（DEA）DEA是著名运筹学家ACharnes和WWCopper等学者以“相对效率”为基础发展起来的一种新的系统分析方法。它主要采用线性规划方法。利用观察到的有效样本数据，对决策单元（Decision Making Units，DMU）进行生产有效性评价。白思俊曾对DEA方法在项目评价中的应用进行了研究。DEA方法是一种定量评价方法，其特点是完全基于指标数据的客观信息进行评价，剔

14、除了人为因素带来的误差。其优点是评价多输入多输出的大系统，并可以利用“窗口”技术找出单元薄弱环节加以改进。缺点是只能表明评价单元的相对发展指标，无法表示出实际发展水平。（5 人工神经网络（ANN）ANN评价方法是一种交互式评价方法，它可以根据用户期望的输出不断修改指标的权值，直到用户满意为止。ANN评价方法能够充分考虑评价专家的经验和直觉思维的模式，又能降低综合评价过程中的不确定性因素，能够较好解决综合评价过程中出现的随机性和评价专家主观上的不确定性及认识上的模糊性问题。ANN评价方法具有自适应能力、可容错性能够处理非线性、非局域性的大型复杂系统。在对学习样本训练中，无须考虑输入因子之间的权系数，ANN通过输出值与期望值之间的误差比较，沿原连接权自动地进行调节和适应，因此该