近年来的矿山工作过程中，尤其是在地下矿和露大矿的结合开采过程中，带式运输机的应用十分普遍，并目应用的智能化操作比较高，对千矿山开采工作的长期运行十分有利。但是在设计过程中不能从单一的某一个角度的出发进行单纯的设计工作，而是要从多方面进行综合性的考虑工作使得后期工作的进行以及工程机械的维护方面工作更加便捷[21，当下我国的矿山机械设备大多从国外进口，虽然工作过程中的质量和性能得到了保证但是在后期的维修和维护保养方面的投入使得整体矿山机械的投入持续升高，在技术革新的过程中整个行业的发展也容易被进口机械“牵着鼻子走”，而我国自身的矿山机械水平和技术发展有待提高。机械设备元器件的质量与性能直接影响到后期的运行效率，在矿山机械制造过程中所涉及到的元器件种类多，重求大,在采购 工作中量有较大的管理难度,因而元器件质量难以得到保证，设备厂家统一购买元器件的途径是较为常用的采购方法,在 对干元器件购买工作中对干供货商的选择也是尤为重要的,应该加强对于供货商资质的审核和质量管控工作,但是在此过 程中也会因为规模方面的限制作用使得机械元件的质量受到影响，因此重要进行更为合理的工作方法的改进。建立企业的设备检修标准是落实定期检修的重要手段。钢铁厂设备管理精细化
要严格执行日常保养（维护）和定期保养（维修）制度。日常保养：操作者每班照例进行保养，包括班前短时间的巡回检查；班中责任制，注意设备运转、油标油位、各部温度、仪表压力、指示信号、保险装置等是否正常；班后、节假日前的大清扫、擦洗。发现隐患，及时排除；发现大问题，找维修人员处理。定期保养：设备运行1-2个月或运转500小时以后，以操作工人为主，维修工配合，进行部分解体清洗检查，调整配合间隙和紧固零件，处理日常保养无法处理的缺陷。定期保养完后，由车间技术人员与设备管理员进行验收评定，填写好保养记录。确保设备经常保持整齐、清洁、润滑、安全、经济运行。钢铁厂设备管理精细化规范的设备运维流程有助于保障设备运维的质量。
以TP管理理念为导向，强化班组设备管理，有针对性的对全公司的生产班组进行系统的TPI管理轮 训，认识上要改变“设备维护和保养是设备组或机修部门的事”的旧观念，按照TPM精神，设备是谁使用谁保养，维保部门提供技术支持。生产班组是TPM活动的主要执行者，TPM的开展及效果如何，也是考核班组在设 备这块绩效的硬指标。做到正确(规范)使用，精心维护，适时修理，使设备处于良好的状态，以保证设备 长期、可靠地运行和安全生产，设备投入使用之前，制定出操作规程，并下发到每位操作者手里，严格按照操作规程(规范)进行设备操作。
设备的预防性维修工作落实比无系统时提高30%，因为系统的定期提醒，实现设备的定检定修标准化和规范化，更多的依赖于标准，而不是依赖于个人的技术水平。备品备件的管理规范化程度将得到极大的提高，备件库存数据的准确率提高50%，（尤其是一些从设备拆卸后的可以重复使用的备件没有及时入库）可以有效的降低过量库存和库存不足，优化库存数据。从备件的采购以及库存上，节约30%。通过以上方面的优化，设备的运行率得以提高，故障率得以降低，故障处理时效得以提高。从而导致人均生产效率的提高。根据其他生产厂家的应用数据积累，进行设备信息化管理后，生产效率比原来至少提高5%-10%。加强电厂的设备检修工作，是保障发电设备安全，经济运行的重要手段之一。
对干流程型的制浆造纸企业来说，设备综合管理是对主流程线上的或者是对产品有直接影响的所有设备 进行系统的技术和经济管理，要确保生产线设备整体技术的先进性，经济的合理性。设备管理以产品 品牌建设为关注点，将一条流水线上的所有可能影响产品的设备(也称产品作业线)视作为一个整体，作为 一台复杂的“设备”来进行管理。那么每一台单体设备就是这台复杂“设备”的一个构件，对每一个“构件”的寿命周期进行全过程管理，追求设备综合效能和经济的寿命周期费用，建立全部信息系统与反 馈机制，组织企业全员参加设备管理，应用现代化方法与手段，经济合理地组织维护与维修。在维修策略方 面，则致力干建立以状态维修为主导的维修管理体制，同时辅之以改进设计为目标的改进性维修，以及传统 的定期维修和事后维修加强设备精细化管理，能有效保障生产过程的连续性。煤矿设备管理系统设计
标准化的设备运维有助于保障设备运维的质量。钢铁厂设备管理精细化
“预测性维护”一直是工业互联网的热门话题，声称通过IoT和AI实现了预测性维护的公司繁多，许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性， 交给 “预测性维护”来解决。但据笔者观察，目前大部分此类项目预测的准确率很低，仍是概念和实验性的居多，在可解释性，可验证性、可复制性 上都还存在有问题。预测性维护的落地比预想中困难，是因为企图单纯依赖数据提取可解释的工业机理逻辑，难度远超想象。主要有两个塬因：一是因为许多企业的基础数据还缺乏积累，比如设备基本的巡点检、维护保养、故障分析记录，都还是散落在各种纸张、Excel中，设备缺乏数字化档案，基本维护保养数据、备件更换记录、故障和修理数据，包括设备的故障特征数据还没有结构化的积累，就不可能实现模型的训练和验证；二是许多厂商企图单纯依赖数据分析路径而忽略了设备工程师现有专业知识和经验的融入，光靠数学和AI算法容易走入统计陷阱，只是得到了相关性，不容易得出可解释、可预测的因果性模型。钢铁厂设备管理精细化
