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摘要：随着我国现代化进程的逐渐加速，各行各业均对重点设备的维护效率和维修速度提出了更高要求。在此背景下，基于SAP大数据的重点设备问题专项维护方法被提出，其核心是建立设备故障树，结合具体的专项问题展开设备预防性维护、修正性维护及紧急性维护工单的梳理及总结。而且，企业方面应结合每一台生产线设备建立全生命周期的故障树，根据设备的运行参数以及故障历史频次，针对重点问题制定专项追踪表，从根源上规避设备的故障问题，降低维修成本，提升设备的使用寿命。
关键词：SAP；大数据；故障树；重点设备；专项维护
引言：所以说我现国现代化企业自动化生产程度的逐渐提升，各种新型技术以及机械设备在生产领域的广泛运用大幅度解放了生产力，尤其是以机器人、桁架机械手、自动滚道、自动转运车等机械设备的应用推动企业各项生产工作区域自动化和智能化发展。但是，大量机械设备在生产领域的应用同样提升了设备故障的发生率，意味着企业必须加重相关的维护工作。所以，现代化企业在发展过程中必须与时俱进，结合SAP大数据对重点设备问题制定专项维护计划，为企业的健康稳定发展保驾护航。
一、SAP大数据的重点设备问题专项维护意义及内容
随着自动化技术在企业发展运营中的逐渐普及，除却少部分传统企业外，现阶段绝大多数具备一定规模的企业都已经具备了全自动化的生产线，整条生产线只留存及个别的人工目检工位，而具体的生产工作全由设备来实现。这种生产模式大幅度减少了人工的操作，降低了人工误操作带来故障问题的可能性，但是也意味着潜在的设备故障风险明显增加。所以在新的时代背景下，企业方面必须高度重视对自动化设备的运行维护，有针对性的制定设备故障问题应急处理预案。而SAP大数据的重点设备问题专项维护策略就正是针对这一问题提出的，通过对维修经验的积累，对维修数据的分析，从而制定覆盖整条生产线的问题专项维护清单，实现周期性、高频次、系统性的设备检查和维护，这样一来，运行设备出现紧急性停机问题的概率将会大幅度降低，即使发生故障问题，工作人员也可以在第一时间排查问题并组织开展检修维护工作，避免设备损坏，为企业节省设备的维护成本。
具体来说，SAP大数据的重点设备问题专项维护流程主要包括SAP系统的大数据分析、设备故障树的建立、以及具体问题的维修方案制定。借助SAP系统的数据储存及管理功能，相关企业可以直接将设备的相关运行参数以及数据信息全部录入到SAP系统中，以便后期开展及时的预防性维护、修正性维护以及紧急性维护，提升设备的维护效率。值得注意的是，在开发SAP系统的过程中，相关人员应注意将各项维修工作按具体类别进行划分，以工单的形式呈现出来，在每一条工单中标注设备功能位置、发生时间、具体原因、解决方法、损耗备件、工时长度，从而对每次的故障问题形成准确详细的记录，留存大量维修工作的信息。在大量的数据积累中，不断对数据进行分类、整理以及优化，打造与每一套设备相配套的故障树模型，提高生产线设备的运转率。
二、SAP大数据采集
在日常工作中，相关负责人员应注意将每天的设备运行数据以及维修工作内容按具体情况制成预防性维护清单、修正性维护清单、紧急性维护清单，录入到SAP系统中，确保清单的设备功能位置、发生时间、具体原因、解决方法、损耗备件、工时长度等信息均清晰明了。
三、建立设备故障树
设备故障树的建立是系列工作的核心要点，通常情况下，在获取了企业生产线所有设备的维护数据后，相关工作人员应注意按照设备的具体功能进行定位，针对性的打造依据功能位各类设备的维护历史清单，建立设备数据信息库。为确保设备数据库内容足够清晰，人员可以选择按时间轴顺序设计数据库，重点记录设备重大故障、设备改造、设备重大维修等信息，尽可能所见工作量，提升设备故障叔的建设效率水平。事实上，通过SAP大数据所获得的数据信息是数以万计的，而人员需要对上万条的数据信息进行优化。设备专属的故障树建立需要经历数年的时间，所以，自时间轴的起始点，相关负责人员就要注意在故障树上记录设备的制造时间以及其他重要的时间节点。比如说，可以尝试将每一年都作为一个故障树的分支，每一个分支又如同树木一般生长出无数的枝节，代表着重要的维护信息。除此以外，为确保人员在后期维修和研究工作中能够顺利找到关键点，还需要分别用不同颜色对所有的枝节进行标注。比如说，当设备发生重大故障时 人员可以选择用红色进行标注；当设备存在非生产时间的重大维修，使用黄色进行标注；存在设备改造事件，则用绿色进行标记。通过对这一小技巧的使用，人员可以借助时间顺序建立每一台设备的故障树，从而使得相关设备各个时间段的维修信息及状态清晰无误地呈现出来。另外，设备故障树的建立同样可以遏制频繁故障的发生次数及周期，能够在一定程度上为企业设备的预防性计划提供数据支撑，帮助企业大幅度控制设备维修投入成本。
四、制定专项维护清单
由于整体来说，设备故障问题的发生其实属于小概率事件，所以相关工作人员在建立了单台设备故障树之后，需要系统的对与之相关的细节性维护信息进行梳理和分类 对之前发生顾过以及未来有可能或一定会发生的故障进行判断。比如说，在对盖线某压装腻漏设备的运行情况进行分析的过程中，人员可以按照清单分别分析SAP系统维护数据，统计相关机械设备的预防性维护清单、修正性维护清单、紧急性维护清单，将其进行汇总。最后，则需要对清单中的每一条进行细致分析，从而找出对设备运行具有明显影响且发生频率相对较高的数个故障，如导管供料单元和液氮罐加热器故障等。在这样的过程中，相关人员可以相对比较迅速和精准的找到影响生产线运行的问题，并进行排雷。客观来说，和普遍意义上的设备预防性维护工作相比，基于SAP大数据的重点设备问题专项维护对于设备故障问题处理更具有针对性，同时在历史数据支撑的基础上大幅度提升了故障预防工作的可靠性。但值得注意的是，设备故障的发生本来就具有一定的突发性特点，同时呈现出周期性特征，而结合现有的技术水平来看，即使是制定每一台设备的专项维护清单，也不能从根源上彻底消除停机问题。所以，相关工作人员的后续工作中，要不断注意对各项设备的专项维护清单进行创新优化，确保其在持久的实施中能够与时俱进，实现对整条生产线设备整体运行情况的科学调控，最大限度降低故障问题的发生概率。
五、结束语
综上所述，各行业市场竞争日趋白热化的时代背景下，降低设备维修成本已经成为各大企业提升其核心竞争实力的一项象征。而基于SAP系统的大数据分析工作开展将核心集中在故障树的建立方面，有利于相关工作人员结合重点问题制定专项维护手段，有效解决设备周期性的、斜率较高的故障问题。但是，该项技术在于大数据信息的可信度、专项维护工作实施效率方面仍旧具有较大的优化空间，需要工作人员持续对之进行改进。
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