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您是否总有疑问，为何自己的设备频繁故障？为何自己的设备总是寿命不长？但是对于以上难题却没办法解决。本文将会告诉你，设备故障的原因以及如何解决这个难题。

一、生产部门不够重视

很多公司的生产部门对设备的故障不很关心，认为设备故障是设备部门的责任，不是生产部门的问题。生产部门只关心产量的提升，而对影响产量、质量极大的设备及其维护可以说是不够重视。

而减少设备故障，甚至是接近零故障，仅靠设备部门的努力是很难达成的，需要生产部门的协助才能达成。也就是说生产部门要做一些该做的工作，即清扫、点检、加 油、螺丝的检查与上紧以及其它零件的更换等，通过这些活动来尽早发现异常，两个部门的同心协力是必须具备的条件。因此如何使生产部门的人员关心设备维护，以及做该做的事是很重要的。大部分的故障在发生前都是有一定的征兆，把这些轻微征兆的观察方法传授给操作人员，可以使其及早发现故障，并教会操作人员清扫、点检、加油的基本方法，从而延长设备故障发生的周期。因此，如何提高操作工参与维护设备的主动性，发挥其集体力量，就是减少设备故障的重点，也是通常的难点。

二、设备故障分析不到位

很多公司在实际中对故障分析不到位，也就是说故障很多，但没有利用机会去学习和提高。从每次故障中去学习是很重要的，另外从故障的分类统计可以知道弱点在那里，故障可以带来非常有用的信息。我们进行故障分析的目标，就是即便故障是无法避免的，也不期望第二次发生，所以必须对故障进行仔细分析，通过分析对类似设备加以防范，并且能够举一反三。

针对设备故障损失，分析其原因，发现其产生问题的根源主要包括以下几个方面：

1、没有详细地观察现场，这样会导致形式主义，采取的措施脱离实际；

2、没有把损坏的部位及其相应的周围部分详细地描绘出来，问题的提出不够明确；

3、没有搜集损坏的物品，或者没有分解，从而缺乏分析问题的实物或证据；

4、没有追究设备故障的原因，只是进行了故障处理，更换了损坏的零部件；

5、没有防止再发生的对策，只有应急处理或抢修，这样不能从根本上解决问题；

造成以上问题的原因是：一方面是不了解设备的构造、零部件的功能，另一方面是不了解追究原因的方法。

为了正确实施故障分析，必须对设备构造、构成的零部件及其安装方法、整体系统等充分了解，所以要从设备的基本结构、原理、图纸等的学习开始做起，不仅设备部门需要这样做，生产部门也有必要这样做。

三、设备维护体系不健全

1、管理不到位，设备管理文件陈旧。维修工人使用的设备日点检表、周点检表、月点检表等日常管理项目及记录，其内容长期不变，有的设备已经改造或更新，相应的点检管理项目及记录还保持原来的内容，和现场的实际根本对应不起来，工人本来就无法执行，再加上现场执行力较弱，存在问题又不能在第一时间反馈到管理层及时有效地加以解决。这导致了设备管理技能长期以来没有根本的进步，现场点检管理基准并没有随着技术、设备的进步而进步。

2、执行力度不够。即使点检标准和现场完全吻合，或管理制度非常完善，现场维修人员有时也没有很好地去执行、实施，这是现场执行的问题，也体现了企业的整体管理水平。

3、重视产量而忽视设备管理。有时会因为增加产量，而使得事先安排好的零件更换、部分大修等作业延期或取消，结果导致发生故障。在这种情况下应充分具体分析，了解真正的原因并采取对策。如果零部件的更换周期确实是合理的，那么应该严格按计划进行更换，而不能因增加产量就延期进行，以防发生故障，如果可以延期进行更换的话，应说明可以延期，即原更换周期不合理，可以延长或延期，在这种情况下就应该及时地修改更换周期标准。

4、企业经济效益影响设备保养投入。当企业经营效益不理想时，公司往往最先想到的就是削减维修费用，而轻视保养工作就是造成保养体系不良的重要原因之一。

四、设备故障预测观念薄弱

许多公司设备管理存在的最大问题，就是在设备故障时才修理，平时没有做好基础的维护保养工作，更没有开展预防保养工作。这样就造成了一种恶性循环，即设备不坏不修、不停不管。

如何解决大型设备故障率居高不下的问题？

设备故障分析及预测方案-这是一种对设备在生产运行过程中产生的各类数据进行有机的整合和建模，最后降低设备维护成本，减少设备故障为生产、管理带来损失的一种方法，采用的是大数据平台和BI分析方式，比起以往的人力更全面更便捷。

使用预测性维护可以做到：

1、对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析，并构建故障预测模型，为设备的购置、维修、升级等业务计划提供支持。

2、设备劣化倾向分析，包含预防性维修和预测性维修。对设备的关键技术参数、关键零件使用情况等参数进行统计分析，提出预防性维修或预测性维修建议。

3、维修事件分析，对维修种类、维修时间等参数进行统计分析，为维修计划及维修人员配置等工作提供支持。维修人员分析，统计每位维修人员的维修工作量，为绩效考核、技能培训等其他业务提供决策支撑。

4、分析设备的运作时间、运作状态和实际产能等，为制定智能运维计划，提供决策支持。

5、统计分析每种备件出入库数量，结合设备故障预测、生产需求等预测备件需求，为备件购置等其他业务提供数据支撑。

在您的设施中寻找可以通过常规维护防止故障模式的区域。预防性维护任务使设备受益，因为随着时间的流逝或使用量的增加，发生故障的可能性也会增加。而在实施了设备故障分析及预测方案之后只需对时间或使用情况触发器进行编程，您的系统就可以安排预防性维护任务，以供您的团队完成。记录保存，计划和资源分配变得简单，自动和高效。