基于成本管理視角下的數控機床運行監測維護研究

祝銘 劉亞南

【摘 ?要】數控機床是制造型企業日常生產活動中的關鍵設備，對數控機床的保養與維護尤為重要。一方面，數控機床對企業的生產任務和產品質量發揮重要的保障作用;另一方面，由于數控機床屬于高新技術設備設施，投資成本較高，安全使用是企業實行精細化管理和節約成本的路徑。因此，論文應用統計學中的經驗法則和假設檢驗方法，探尋一種或多種針對數控機床運行狀態的監測、養護、維修方法，以此降低事故的發生概率，提高企業的經營效益。論文采用定性與定量相結合的分析方法，為企業的生產設備維護、成本節約等方面的交叉管理提供有益借鑒。

【Abstract】CNC machine tool is the key equipment in the daily production activities of manufacturing enterprises， and the maintenance of CNC machine tool is particularly important. On the one hand， CNC machine tool plays an important role in ensuring the production tasks and product quality of enterprises. On the other hand， because CNC machine tool belongs to high-tech equipment and facility， and its investment cost is relatively high， its safe use is the path for enterprises to implement fine management and save cost. Therefore， this paper applies the rule of experience and hypothesis testing method in statistics to explore one or more methods for monitoring， maintaining and repairing the operation state of CNC machine tool， so as to reduce the probability of accidents and improve the operating benefits of enterprises. This paper adopts the analysis method combining qualitative and quantitative， which provides useful reference for the cross management of production equipment maintenance and cost saving of enterprises.

【關鍵詞】數控機床;經驗法則;成本;精細化管理;經營效益

【Keywords】CNC machine tool; rule of experience; cost; fine management; operating benefits

【中圖分類號】TG659 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2022）04-0162-03

1 文獻綜述

隨著高新技術的不斷發展與進步，社會生產活動從簡單手工制作向高科技方向發展，在現代科學技術的推動下，各種類型的機器人和數控機床向高智能方向發展。相關學者認為，數控機床（Computer Numerical Control Machine Tool，簡稱CNC Machine Tool）是裝備制造業的基礎，是提升制造產業水平的關鍵設備[1-8]。數控機床的應用能力與應用技術水平，實際反映出一個國家制造業的現狀與發展能力。

企業在生產運行過程中，通過有效的設備維護、保養，延長使用壽命、降低故障風險，是體現企業生產運行管理能力的重要方法之一。制定和實施有效的設備運行管理措施，是企業減少成本與經費支出、提高經營效益的核心任務。相關學者認為，在成本考核中企業要重點關注生產、產品質量、維修與檢測等環節存在的問題與風險，只有將崗位責任與激勵相結合，才能形成企業的競爭優勢[9-11]。企業成本管理的核心是整合設計、生產、物流和技術，利用企業的成本優勢尋求更多的競爭優勢。企業在運行過程中，要重點考慮人力成本投入的相關因素，在全面預算的基礎上，充分把握不確定的市場因素，以有效降低企業內部運營成本為原則，提高企業盈利能力。

武耀罡等認為，飛機的維修成本直接影響航空公司的盈利情況，而過度地控制成本，又會導致不確定因素與風險的發生，通過在維修中對人的相關因素的分析，是控制成本的重要方法[12]。王航提出建立在線監測與故障診斷系統[13]。萬珊提出故障預測預警設想、故障維修決策與評價、專家系統和職能維護等方面的服務能力與監控標準體系，是有效消除故障、減少損失、節約成本的重要途經[14]。

2 數控機床的監測維護路徑

企業對運行中的數控機床實施跟蹤，是維持企業正常生產秩序的重要路徑，是提高生產效率、降低成本最有效的方法之一，生產一線的員工對數控機床的保養和維護可以采用經驗法則展開，該方法對應中醫“望、聞、問、切”的理論體系。通過應用智能監測設備與人工輔助的方式來共同完成對數控機床作業狀態下的監測與風險防范。

①對數控機床運行狀態的監測。數控機床運行狀態下的監測，是指通過安裝合適的智能傳感器來實時地對運行的數控機床進行監控，從而獲取運行狀態下數控機床動態變化的參數值。在這一過程中，數控機床的操作人員和維修保養人員會根據自己的工作經驗，獲取數控機床的溫度、內部聲響、運轉速度、操作精度等方面的內容，同時，結合智能監控設備的參數值作出正常與異常的判斷。這實際上就是中醫的“望”的診斷方法，通過對數控機床的外表狀態進行巡視，對數控機床是否正常進行有效判斷。②對數控機床故障的診斷。當數控機床出現明顯的不正常狀態時，就需要立即停機進行故障診斷，獲取故障的準確信息。就故障診斷工作而言，這是一項基于知識集合的整體活動，需要由經驗豐富的技術人員完成，特別是該行業中的相關專家組成診斷專家小組，通過集合機、電、液、氣等跨領域的軟硬件等方面的知識能力，對數控機床的故障作出正確的診斷，找出真實的故障原因，進而達到事倍功半的效果。這一過程就是“聞”的過程，通過對內部結構、多層次的機理“號脈”，判斷數控機床存在的故障因素以及發生故障的具體情況。③對數控機床運行狀態的預測。此項工作是根據一段時間內數控機床自身智能監測設備所獲知的監測參數，確定數控機床的運行狀態的規律性，進而能夠有效預知運行中的設備會在何時發生何種故障，進而提前做好更換相關部件的準備工作，如銑床、車床和鉆床刀具的磨損與更換。這一過程需要大量的數據進行支撐，同時，需要對運行規律建立相應的模型，以此驗證所獲得參數的有效性。這一過程實際上就是中醫的“問”的理論應用。④對數控機床維修的一體化決策。根據獲得的監測參數值和專家提供的意見，對數控機床實施對應的維修和養護措施。這一過程就是中醫的“切”的過程，即通過有效的判斷，給出維修預案，對可能需要投入的成本與人力資源以及可能對產量的影響等相關因素作出決策，確保數控機床的故障能夠得到有效解決。⑤數控機床維修項目類別。有關學者從不同的角度對維修服務知識體系進行了相關分類，其中，部分學者認為應該將數控機床故障體系分為故障現象和故障原因知識兩個大類，根據故障現象將故障來源分為電氣部件、機械部件和質量反饋結構3個主要層次。根據故障原因，需要對電氣特性、機械特性、規程特性和自然磨損特性進行診斷。

維修服務的關鍵業務環節包括維修成本決策、確定維修對象、確定機床狀態、維修策略制定、維修結論確定、制定維修工單、維修資源分配等內容。

3 數控機床監測維護能力與成本關系分析

本研究獲得了A大學機械自動化精工實驗中心“數控機床教學和操作”教員的大力支持與幫助。本文基于中醫理論中“望、聞、問、切”的原理，就實際工作中技工如何結合智能監測數據和個人經驗，對設備進行有效維護與精準故障判斷，進而降低設備故障發生概率、減少維護成本，在A大學機械自動化精工實驗中心發放了500份調查問卷，獲得435份有效問卷，并以此數據為基礎，對維修成本決策、確定維修對象、確定機床狀態、維修策略制定、維修結論確定、制定維修工單、維修資源分配等因素進行分析。

3.1 樣本信度與效度分析

如表1和表2所示，根據本文建立的調查問卷內容可知，KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取樣適當性量數，KMO測度的值越高，表明變量間的共同因子越多，研究數據適合用因子分析。通常按照以下標準解釋該值的大?。篕MO測度值在0.9以上為非常好，0.8～0.9為好，0.7～0.8為一般，0.6～0.7為差，0.5～0.6為很差。如果KMO測度值低于0.5，需要增加樣本量。本文KMO的測度值為0.945，表明適合做因子分析。巴特利特球度檢驗（Bartlett）的目的是檢驗相關矩陣是否是單位矩陣，如果是單位矩陣，則認為因子模型不適合。通常，顯著性水平值越?。?lt;0.05），表明原始變量間可能存在有意義的關系，適合做因子分析。在本文中，Bartlett球形檢驗卡方值為7 527.795，自由度為435，顯著性ρ=0.000<0.05，滿足了顯著性的要求，說明通過調查問卷獲得樣本數據的質量適合做因子分析。

同時，克隆巴赫Alpha（信度）系數分析是最常用的信度評估工具之一，其依據一定公式測驗內部的一致性，作為信度指標。通常，該系數越高，說明所使用工具的信度越高?；诮y計分析可知，本問卷基于標準化項的克隆巴赫Alpha=0.960，證明調查問卷的設計質量能夠滿足研究需要。

3.2 維修成本決策與相關因素分析

在主成分分析結構矩陣中獲得變量歸集，構建企業針對數控機床的維修成本、所提供的維修經費與維修活動之間的依存關系（如表3所示），并根據表3的各項指標進行多變量實驗設計，進而在內部財務管理體系和設備運維過程中充分地展示有效的成本控制和管理對企業盈利能力的影響。

表3 ?主成分指標體系

根據表4多變量檢驗的內容可知，確定維修對象、制定維修工單、分配維修資源、領用維修材料、確定機床狀態的比萊軌跡顯著性Sig.=0.000<α=0.05，說明企業內部的技工在對數控機床進行維護時，其規范的操作流程和其所擁有的能力，對企業在設備維修過程中的成本管理具有顯著的影響能力。但從構建的多變量的檢驗模型中可以看出，員工工作年限的比萊軌跡顯著性Sig.=0.422>α=0.05，說明員工工作年限對企業進行維修成本決策和投入維修經費的影響力不顯著。

根據表5的分析可以得知因變量維修成本決策、提供維修經費與各自變量的關系。在計算過程中，自變量確定維修對象的顯著性Sig.=0.535>α=0.05，分配維修資源的顯著性Sig.=0.709>α=0.05，工作年限的顯著性Sig.=0.278>α=0.05，說明這3個自變量對因變量維修成本決策沒有顯著性影響。這說明企業在日常生產運行中是按照預算管理制度準備維修基金的。自變量確定機床狀態的顯著性Sig.=0.613>α=0.05，工作年限的Sig.=0.461>α=0.05，說明這兩個自變量對因變量提供維修經費的影響不顯著。

維修成本決策的R2=0.550，提供維修經費的R2=0.703，說明因變量維修成本決策、提供維修經費與各自變量之間存在線性關系。進一步說明，企業在生產運行中通過推行精細化管理手段，對數控機床等設備進行維護、保養、檢測及維修，是降低生產運行成本的最佳手段，也是從精益化管理中提升經濟效益的有效路徑。

4 研究建議

在現代工業制造企業中，數控機床已經成為企業發展的重要動能。針對其在生產運行中可能出現的故障，首先，要通過激勵機制，提高員工的工作積極性，進而構建故障預防、保養與維修的路徑;其次，推動落實員工的學習機制，提升核心員工的忠誠度，為核心員工提供持續學習的機會，讓核心員工在掌握新的技能的條件下，運用員工自己的經驗——“望、聞、問、切”，將其與數控機床的智能自檢數據相結合，高效率地對數控機床進行運行監測、問題診斷、綜合數據剖析，有效地降低事故與故障發生的概率，最大限度地減少企業運行維護成本，提高運行效率，增強企業的盈利能力。

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