内容简介：
智能制造、工业互联网已成为中国乃至世界制造业的发展方向。制造业将在数字化、智能化方面进行改造升级，制造系统的自由度将会被约束，但系统可用度要求将会更高，制造业的设备管理，尤其是设备预测性维修将会越来越重要。
本书的编写，结合了TOC约束生产理论、可靠性与维修性工程理论，并通过对多地制造企业、工业4.0机构、数字化与智能化服务商进行实地调研，系统梳理了企业目标与指标之间的关联，通过信息化、互联网、管理方法的整合，为企业设备管理提升及数据生态建设提供参照和指南，也为工业维修服务商对接制造业、服务制造业提供应用策略和实施指南。本书将企业决策者的痛点（如何持续盈利）、设备管理者的难点（如何改进维修管理系统）、采购人的盲点（如何既降低成本，又降低库存，又满足生产要求）、工业维修服务者（包含备件提供者）的困惑点（如何将好的产品和服务对接到企业），通过目标和数据串联起来，从而也将各方需求串联起来，系统地提供了解决问题的理论和案例。
本书适合提供工业服务的维修服务商、数字化供应商、智能化服务商、MRO工业品服务商、设备制造商，以及制造企业设备管理、信息化部门高层、中层管理者阅读使用。
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目录Contents
推荐序一 新视角决胜工业维修
推荐序二 工业服务——企业拥抱新工业革命的入口
前言 工业4.0背景下工厂数据决策与设备管理的重要性
第1章 建立企业有效产出指标体系
制造型企业由离散作业线、流水作业线和流程作业线三种形态单一存在或组合而成，本章旨在梳理不同作业线的目标、指标管控原则和数字化建设思路，并在作业线目标和指标管控体系下，构建设备管理的指标体系。
1.1有效产出指标
1.2离散作业线有效产出指标体系及其数字化应用
1.3流水作业线有效产出指标体系及其数字化应用
1.4流程作业线有效产出指标体系及其数字化应用
1.5有效产出指标体系下的设备管理可用度指标应用
第2章 维修与改善管理通道建设
基于有效产出与可用度目标的设备维修管理、改善管理四大通道建设的方法和思路。
2.1故障机理与停机时间分析
2.2事后维修通道建设
2.3预防性维修通道建设
2.4预测性维修通道建设
2.5改善管理通道建设
第3章 设备管理数据决策能力建设
深度分析维修管理、备件管理在数字化建设中的关键要点，是企业进行数字化深度应用的基础，将有利于企业构建完善的设备指标管控体系，支撑企业决策系统与工业维修服务的有效对接。
3.1以数据为中心，建立维修与改善管理信息化
3.2盘活装备备件管理，建立互联网形态下的备件信息化
3.3以信息化为抓手，建立大数据决策系统
第4章 建立以指标数据为中心的管理机制
数据的价值在于挖掘后的充分应用，通过数字化与管理深度融合，有利于企业解决基于有效产出目标相关问题的知识积累得到加速，从而实现基于数字化条件下的价值转型。
本章是将前3章所涉及的数据，通过数据转化，结合企业实际情况，构建整套数据决策机制。
4.1维修组织管理
4.2全员参与，将管理重心下移至班组
4.3数据决策下的班组能力建设
第5章 基于大数据应用的工业维修服务生态
由于企业分析和解决瓶颈能力受制于资源、技术、方法的约束，将社会化工业维修服务资源与企业进行对接，尤其强调预测性维修服务生态的建立，将有利于企业突破瓶颈，助力企业转型升级。
5.1解读工业维修服务生态
5.2工业维修服务平台
5.3MRO工业服务典型分类与应用
5.4工业维修服务应用模式
5.5装备的维修性设计与智能化服务
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