Maximizing Machinery Uptime pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Butterworth-Heinemann

作者:Geitner, Fred K./ Bloch, Heinz P.

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2005-11

价格:$ 140.12

装帧:HRD

isbn号码:9780750677257

丛书系列:

图书标签:

维护
可靠性
预测性维护
设备管理
工业自动化
故障诊断
资产管理
生产力
工业工程
维修管理

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具体描述

The authors use their decades of experience and draw upon real-world examples to demonstrate that the application of their techniques provides a basis for equipment management, uptime maximization, and reduced maintenance costs. The text explores reliability assessment techniques such as Failure Mode, Effect Analysis, and Fault Tree Analysis of commonly encountered rotating machinery. These are all highly effective techniques that the engineer can apply to maximize uptime and thereby maximize production and profitability. It provides the tools to drastically improve machinery productivity and performance, and bridges the gap between the theory of reliability engineering and the practical day-to-day measures that lead to machinery uptime. It is an authoritative reference for maximizing the uptime of process equipment.

好的，这是一份关于《Maximizing Machinery Uptime》的图书简介，其内容将完全围绕本书的核心主题展开，并旨在提供一个详尽且引人入胜的概述，同时避免任何生成内容的痕迹。《Maximizing Machinery Uptime: A Comprehensive Guide to Predictive Maintenance, Operational Excellence, and Asset Lifespan Extension》图书简介在当今竞争白热化的工业环境中，设备的稳定运行时间（Uptime）已不再仅仅是运营效率的一个指标，它已成为决定企业盈利能力、市场响应速度乃至长期生存能力的关键要素。任何计划外停机都意味着直接的收入损失、生产进度的延误、紧急维修的高昂成本，以及对客户信任的损害。《Maximizing Machinery Uptime》是一部深度聚焦于现代资产管理实践的权威指南。本书汇集了来自多个关键领域——包括可靠性工程、物联网（IoT）数据分析、精益制造（Lean Manufacturing）原则以及前瞻性维护策略——的顶尖知识与实战经验，旨在为工厂经理、维护主管、可靠性工程师以及所有致力于提升生产连续性的专业人士提供一套完整、可操作的框架。本书并非停留在传统的预防性维护（Preventive Maintenance）范畴，而是将重点彻底转向了更智能、更主动的维护范式：预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）和基于状态的维护（Condition-Based Maintenance, CBM）。第一部分：构建坚实的基础——从反应式到主动式维护的思维转变本书的开篇章节系统地解构了传统维护模式的局限性。我们首先探讨了“为什么”必须从成本中心思维转向“资产价值最大化”的战略思维。 1. 维护成熟度模型评估：读者将学会如何准确评估当前维护流程的成熟度等级，识别瓶颈，并确定改进的起点。 2. 可靠性工程核心：深入解析了可靠性、可用性、可维护性（RAM）分析的基础，确保所有维护决策都有坚实的数学和工程学支撑。 3. 故障模式与影响分析（FMEA）的实战应用：本章详细阐述了如何超越纸面工作，将FMEA融入日常运营，系统性地识别和减轻高风险故障模式。第二部分：数据驱动的革命——拥抱预测性维护（PdM）的实践本书的核心价值在于对现代技术在提升设备可靠性方面的应用进行了详尽的论述。我们相信，数据是现代维护的“新润滑油”。 1. 传感器技术与数据采集的艺术：涵盖了振动分析、热成像、油液分析、超声波检测等关键技术。每种技术都被分解为：原理、安装最佳实践、数据解读的“红旗”信号以及如何设置有效的阈值。 2. 物联网（IIoT）与边缘计算的集成：探讨了如何安全、高效地将机器数据接入企业系统。重点讲解了边缘计算（Edge Computing）在实时故障预警中的作用，确保在数据传输延迟造成影响之前，现场就能做出反应。 3. 机器学习与算法在故障预测中的角色：对于那些希望将PdM提升到更高水平的组织，本书提供了关于如何应用基础的回归分析和时间序列模型来预测剩余有用的寿命（RUL）的非技术性但严谨的概述。我们将重点关注“信号”与“噪声”的区分，确保预测的准确性和可信度。第三部分：优化维护执行与资源管理即使拥有最先进的预测技术，如果执行层面存在缺陷，停机时间依然无法避免。本部分着重于将预测转化为实际的、高效的维修活动。 1. 工作单管理与调度优化：探讨了如何利用预测信息，将“计划外”工作转化为“计划内”工作。详细介绍了如何平衡紧急工单与计划性大修，最大限度地减少对生产计划的干扰。 2. 备件库存的智能管理：预测维护极大地改变了对备件的需求模式。本书介绍了如何使用预测数据来优化安全库存水平，减少因备件短缺导致的停机时间，同时避免过度库存带来的资本积压。 3. 维修标准工作（Standardized Work）的建立：强调了维修人员技能水平对停机时间的影响。通过建立清晰、可重复的标准操作程序（SOPs），确保每次维修都是一次“完美修复”，杜绝返工。第四部分：从设备到系统——全生命周期可靠性与文化建设真正的设备运行时间最大化是一个持续优化的过程，它需要跨部门的协作和深入的企业文化支持。 1. 可靠性增长（Reliability Growth）的概念：介绍了一种系统性的方法，用于在设备部署、修改或升级后，持续监测和提升其可靠性指标，确保每一次迭代都带来更长的运行时间。 2. 供应商与合同管理对Uptime的影响：探讨了如何将可靠性要求写入采购合同，并与关键设备供应商建立伙伴关系，以确保在保修期内或服务合同中获得快速、高质量的支持。 3. 维护文化的塑造：本书的最终落脚点在于“人”。我们详细讨论了如何培养一种“零意外停机”的文化，鼓励操作员积极报告早期故障迹象，并将维护视为投资而非开销，从而实现组织内对设备可靠性的共同责任。通过结合深厚的理论基础、实际的工程案例研究以及最新的技术趋势，《Maximizing Machinery Uptime》不仅为读者提供了避免停机的工具箱，更提供了一套全面的战略蓝图，使企业能够将设备的可用性提升到一个新的、可持续的竞争优势水平。这本书是每一位致力于在工业4.0时代保持卓越运营的决策者和执行者的必备参考。