Arco Maintence Worker

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出版者:
作者:Hammer, Hy (EDT)
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:
价格:14.95
装帧:
isbn号码:9780671879419
丛书系列:
图书标签:
  • 维修工
  • 维护
  • 技术
  • 职业培训
  • 技能提升
  • 工业维护
  • 设备维护
  • 管道工
  • 电工
  • 机械
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具体描述

《现代工业设施维护手册》 内容梗概 《现代工业设施维护手册》是一本全面而实用的指南,旨在为各类工业设施的维护人员提供最前沿的知识、最有效的技术和最可靠的实践经验。本书深入浅出地讲解了现代工业维护的各个方面,从基础理论到高级应用,从日常巡检到复杂故障排除,力求为读者构建一个系统、完整的维护知识体系。 第一部分:维护理论与管理基础 本部分奠定了本书的理论基础,强调了维护在保障生产连续性、提高设备效率、降低运营成本以及确保安全生产方面的重要性。 维护的定义与演变: 追溯维护概念的起源,分析其从被动响应向主动预测的演变过程。探讨不同类型的维护策略,如事后维护(Breakdown Maintenance)、定期维护(Preventive Maintenance)、预测性维护(Predictive Maintenance)和以可靠性为中心的维护(Reliability-Centered Maintenance, RCM)。 维护的战略目标: 阐述了维护工作如何与企业的整体战略目标相结合,包括提高生产效率、延长设备寿命、减少非计划停机时间、降低维修成本、优化备件管理以及提升员工安全水平。 维护管理体系: 详细介绍了建立和运行一个高效的维护管理体系的关键要素。这包括: 维护计划与调度: 如何制定可行的维护计划,包括短期、中期和长期计划,以及如何有效地进行作业调度,确保资源的最优配置。 故障模式与影响分析(FMEDA): 讲解如何系统地识别潜在的故障模式,分析其对设备功能的影响,并据此制定相应的预防和检测措施。 设备生命周期管理: 从设备选购、安装、运行、维护到报废的整个生命周期,阐述维护在每个阶段的作用和策略。 维护绩效指标(KPIs): 介绍常用的维护绩效指标,如平均修复时间(MTTR)、平均故障间隔时间(MTBF)、设备综合效率(OEE)、维护成本占生产成本的比例等,以及如何利用这些指标评估和改进维护工作。 备件管理: 探讨有效的备件库存管理策略,包括备件分类、需求预测、库存水平控制、供应商管理以及备件的生命周期跟踪。 安全、健康与环境(SHE): 强调维护工作中SHE的重要性,介绍相关的法律法规、安全操作规程、风险评估、个人防护装备(PPE)的使用以及环境友好型维护实践。 第二部分:设备诊断与故障排除技术 本部分聚焦于具体的诊断技术和故障排除方法,帮助维护人员快速准确地定位设备问题。 诊断技术概览: 介绍各种非破坏性检测(NDT)技术,它们如何用于在不损坏设备的情况下评估其健康状况。 振动分析: 深入讲解振动分析的原理、测量方法、数据采集与分析技术。详细介绍如何通过分析振动频谱来诊断轴承故障、齿轮磨损、不对中、松动、润滑不良等常见问题。涵盖不同类型设备的振动特征分析。 热成像技术: 阐述红外热成像技术在电气设备、机械设备、管道系统等方面的应用。介绍如何识别过热点、热桥、绝缘失效、泄漏等问题,并提供相应的诊断依据。 润滑油分析(Tribology): 讲解润滑油在设备运行中的关键作用,以及通过分析润滑油的物理化学性质、磨损颗粒等来评估设备磨损状态、识别润滑问题、预测潜在故障。 超声波检测: 介绍超声波技术在检测泄漏(气体、液体)、电气放电(电晕、电弧)、轴承运行状态等方面的应用。 电气诊断技术: 涵盖对电机、变压器、开关设备、电缆等电气设备的常见故障诊断方法,如绝缘电阻测试、耐压测试、局部放电检测、电参数测量等。 机械故障诊断: 针对常见的机械设备,如泵、风机、压缩机、传动装置等,提供详细的故障诊断流程和排查思路。包括常见故障现象(异响、发热、效率下降、泄漏等)的分析。 故障排除流程: 建立标准化的故障排除流程,强调逻辑思维、信息收集(操作员反馈、历史记录、报警信息)、假设检验、逐步验证和问题解决。 第三部分:维护实践与技术应用 本部分将理论与实践相结合,提供在实际工作中可操作的维护技术和方法。 预防性维护(PM)策略: 详细介绍如何制定和执行有效的预防性维护计划,包括时间基准、运行小时基准、状态基准等。涵盖对不同类型设备(如旋转设备、静止设备、电气设备)的PM内容。 预测性维护(PdM)实施: 讲解如何将振动分析、热成像、润滑油分析等预测性技术融入日常维护中,实现从“按时维护”向“按需维护”的转变。讨论如何建立预测性维护数据库和预警系统。 以可靠性为中心的维护(RCM): 深入探讨RCM的理念和实施步骤,包括功能分析、故障模式识别、故障后果评估、确定隐患(Proactive Tasks)和试探性隐患(Reactive Tasks)等,旨在优化维护策略,最大化设备可靠性。 设备维护手册与文档管理: 强调维护手册、技术图纸、维修记录、备件清单等文档的重要性。介绍如何建立和维护一个有序、易于检索的文档管理系统。 维护工具与设备: 介绍维护人员常用的各类工具和设备,包括常规手动工具、专用维修工具、测量仪器、检测设备等,并指导如何正确使用和保养这些工具。 润滑管理: 详细介绍各种润滑剂的类型、选择标准、使用方法、更换周期以及润滑系统(如自动注油器)的应用。 紧固件管理: 讲解不同类型紧固件的选择、安装、预紧力控制以及防松措施,确保机械连接的可靠性。 焊接与金属修复: 介绍基本的焊接技术在设备维修中的应用,以及常见的金属修复方法,如堆焊、电镀等。 密封技术: 讲解各种密封件(如O型圈、油封、机械密封)的原理、选择、安装和维护,以防止泄漏。 电气设备维护: 涵盖低压和中压电气设备的日常检查、清洁、绝缘测试、触点检查、过载保护设置等。 机械设备维护: 针对轴承、齿轮箱、联轴器、泵、风机等常见机械部件,提供详细的检查、调整、润滑和更换指南。 第四部分:先进维护理念与技术 本部分探讨更高级的维护方法和未来的发展趋势。 精益维护(Lean Maintenance): 介绍精益思想如何应用于维护活动,以消除浪费、优化流程、提高效率。 设备综合效率(OEE)与维护的关系: 阐述OEE的构成要素(可用性、性能、质量)以及维护工作如何直接或间接影响OEE的提升。 基于状态的监控(Condition Monitoring, CM): 将振动、热成像、润滑油分析等多种监测技术整合,形成全面的状态监控体系。 物联网(IoT)与维护: 探讨物联网技术如何赋能设备监测和远程诊断,实现智能化维护。 大数据分析在维护中的应用: 分析如何利用历史维护数据、传感器数据等进行趋势预测、故障模式识别和维护策略优化。 人工智能(AI)与机器学习在预测性维护中的潜力: 展望AI和机器学习技术在设备异常模式识别、寿命预测、维护决策支持等方面的应用前景。 可持续维护实践: 关注能源效率、废物减量、材料回收等方面的维护策略,促进绿色工业发展。 本书特色: 理论与实践并重: 既有深入的理论阐述,也有大量贴合实际的案例分析和操作指南。 图文并茂: 大量配图、图表和流程图,直观展示技术原理和操作步骤。 面向读者: 语言清晰易懂,适合不同层次的工业维护人员阅读,包括初级技术员、资深工程师以及维护部门管理者。 前瞻性: 关注行业最新技术发展趋势,为维护人员的技能提升和职业发展提供指引。 《现代工业设施维护手册》旨在成为每位工业维护专业人士案头的必备工具书,帮助他们应对日益复杂的设备挑战,提升维护效率和设备可靠性,最终为企业的稳定运行和可持续发展做出贡献。

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