维修零件计划如何影响机器正常运行时间

维修零件计划如何影响机器正常运行时间

卡尔·弗兰斯曼，巴克斯特策划公司

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预测性维护(PdM)是一个非常热门的话题，这是正确的。承诺减少昂贵的计划外维护事件，这是希望节省大量资金的领域之一。

许多领域影响任何PdM练习的最终性能。有些非常热门，如物联网(IoT)，也被称为机器对机器(M2M)或工业4.0，允许收集系统数据。但是，要注意不要将系统数据限制为与您试图监视的机器相关的数据。相反，一定要包括“扩展机器”，它可以保存有关环境的数据(例如，天气，但在移动设备的情况下还包括地理信息)、驾驶员、燃料来源等。一般来说，收集的间接数据越多，就越有可能构建有意义的PdM设置。

显然，成功的PdM很大程度上依赖于良好的预测分析(PA)的可用性。关于PA已经写了很多，但通常有两种方法来为PdM部署PA。一种方法试图分析人们试图预测的事物的机制，并由此推导出一种算法，该算法将导致确定某件事情失败的几率。另一种方法基本上是收集所有数据，并允许自动化系统寻找可以提出适当算法的元素。当设计和部署得当时，后一种方法具有优势，因为它通常比前一种方法产生更多且通常更好的结果。缺点是它需要大量的计算能力，而且结果很难解释。

如果所得到的预测很难解释，这意味着您无法从预测中确定预测事件的确切原因。这并不意味着预测是坏的。然而，即使在预测准确率超过90%的情况下，也会出现操作问题。在这个领域发生的事情是，当计算机大量输出一个预测时，它会导致一台机器不得不被拆除，一个或几个部件最终被替换。在几次干预后，机械师开始问他们为什么要更换零件，即使经过非常彻底的检查，这些零件看起来也很完美。这就是PA的本质:在零件实际出现故障之前，抓住一个导致故障的高风险部件。事实上，所述部件可以在不同的机器上运行得很好;只是在这种特殊的设备上，在这种情况下，这部分有很高的故障风险。向科学家们解释这一点已经很困难了，想象一下，在这个领域中，那些建立在多年实践基础上的力学。旧习惯很难改变。

受PdM影响的另一个领域是零件规划(PP)，但它更实际，也是本文的重点。PP卓越的重要性不容小觑。说到提高机器正常运行时间，这可能仍然是最容易取得进展的领域。这些优化服务部件库存的解决方案已经存在一段时间了，但公司一直在犯一些常见的错误。许多人认为这是一个库存和供应链问题，因此可以通过常规供应链方法解决。然而，服务部件供应链与生产或分销供应链非常不同。需求非常不稳定，难以预见，通常是紧急的，包括在维修时的逆向供应链。这些只是区分服务部件供应链的几个要素。值得庆幸的是，近年来，企业策略师和咨询师已经开始意识到，有很多资金可以争夺，PP项目通常会很快产生两位数的回报。

所有这些因素都会影响机器的正常运行时间，那么PP如何适应这个宏大的计划呢?图1说明了与机器故障相关的时间尺度的典型分解。

实际上，总停机时间中只有一小部分是实际维修时间。根据行业的不同，等待机械师和零件的时间可能占到机器停机时间的90%。这是否意味着您不应该投资于优化修复活动和/或远程诊断?一点也不!实际上，更好的远程诊断可以避免多次向机械师求助(例如，当机械师手边没有所需的部件时)，更好的修复过程可以带来更好的第一次修复指标。

然而，图1真正说明的是，最大的改进空间在中间部分。如果你愿意，最简单的解决方案或理想状态就是在现场设置机械和部件。这并不是在所有情况下都能实现，但至少在某些情况下(例如，大型客户网站，白金支持合同等)，寄售库存是朝着正确方向迈出的一步。好的寄售库存管理的挑战是确定最优的零件组合。机器数量乘以每台机器标准件库存的日子一去不复返了;现在人们可以做得更好。

在寄售库存之后，货车库存是离客户最近的库存，因此，它对图1中的中间部分有很大的影响。理想情况下，货车库存应在货车网络中单独管理。每个机械师/货车通常服务于一个地理区域、一组客户、一种设备等。然而，重要的是要确保货车库存反映可寻址的安装基础。虽然这看起来微不足道，但当监督一个由数百辆(更不用说数千辆)货车组成的网络时，这可能是一项相当艰巨的任务。低于一定数量的货车，通常不存在区分能力，但超过这个阈值，任务就变得过于复杂，通常由机械师在一定程度上决定他们如何储存货车。这可能会导致隐藏的低效率和资金被困在库存中，而库存往往会被忽视，或者被视为执行的必要之恶。如果货车库存是公司日常生活的一部分，那么它通常是可以大大改善的领域之一，从而带来积极的财务影响和改善维修指标。服务管理人员摸不着头脑的情况并不少见，他们不知道哪里出了问题，但知道确实出了问题。通常情况下，van stock就是答案。

接下来是那些零件不在现场的情况，既不是现场也不是作为货车库存的一部分。信不信由你，正是这些案例区分了服务机构的好坏。想象一下10次干预，机器平均总停机时间为10小时。从两个极端来看，如表1所示，这可能是10次干预，每次10小时的结果(如果这是这种修复所需的时间，很好)，或者9次干预，每次1小时，一次修复，91小时。

虽然这可能是一个极端的例子(尽管询问您的服务组织，它比您想象的要常见得多)，但它突出了两个重要的兴趣点。首先，要非常小心地处理指标，特别是在查看平均值时，因为它们可能会将情况隐藏或伪装成事实。其次，在第二种情况下，显然有机会避免潜在的非常不安的客户，以及这一情况无疑会给服务机构带来的所有压力。如果由于缺少一个部件而花费了很长时间进行修复，那么追赶该部件，加快其速度等等，这不仅会带来压力，而且通常还会花费额外的费用。

因此，设计、管理和部署一个性能良好、适应性强的服务部件网络是至关重要的因素。这意味着，为了达到最佳计划的目的，客户现场的库存，货车库存，远期库存位置，配送中心，维修中心，供应商交货时间等，理想情况下应该始终可见/知道。一个好的PP解决方案和组织将能够使用所有这些信息来确定最佳的零件/位置混合。

随着市场越来越趋向于PdM, PP的重要性也不容小觑。在PdM领域，有一些PA项目在时间框架内做出预测，甚至无法覆盖零件的交货时间。PP可以做的是突出系统的局限性，从而需要更长的预测时间框架，这并不总是可能的，或者确定服务部件网络需要什么，以便能够解决PA系统所做的预测。这也带来了一些伦理问题。假设PA确定机器上关键部件失效的风险为50%，这可能会导致身体伤害，并且该部件不可用。在零件提供之前机器是否停止工作，或者经理是否选择其他50% ?

计划服务部件是关于处理风险，预测某个部件是否可能被需要只是任务的一小部分。如果预测下个月某个部件的失败率是90%，你会怎么做?故障可能发生在每月的第一天或最后一天，也可能根本不发生。该部件可能是关键的或不重要的，昂贵的或便宜的，在备用地点是否可用，等等。PP是关于管理和协调所有这些风险，以尽可能低的风险或设定预算。常规的供应链解决方案或电子表格无法应对这种复杂程度，这就是为什么特定的PP软件具有如此巨大且几乎即时的影响。

良好计划的重要性进一步被这样一个事实所强调，即为每一种可能的备件持有库存在经济上是不可持续的。因此，PP是一种选择哪个部分在哪里举行的练习。一些零件将储存在配送中心或中央库存，而其他零件，如大批量、关键部件等，将储存在远期库存地点。每一项决策都对预算和已实现的服务水平产生影响。对于那些不在公司网络内库存的部件，理想情况下，应该知道获取它们的提前时间。请记住，承诺的交货时间和实际交货时间之间可能有天壤之别。一些供应商可能会承诺两周的交货期，这通常变化到两个月!应监测提前期的可变性，并决定将哪个提前期用于规划目的。更长的交货时间通常(但不总是)需要更高的内部库存。然后可以问一些重要的问题，比如:你愿意为更短、更可靠的交货时间支付更多的钱吗? If you’re willing to consider the option, do you have the tools that allow you to calculate the global impact of either option?

相当令人担忧的是，大多数公司高管缺乏评估他们面临的风险的工具，比如将这些风险覆盖到一定程度的成本，以及如果没有覆盖这些风险，他们将付出什么代价。当一个零件不可用时，一个完全不同的过程就会开始运作，以便在现场得到零件。例如，人们可能不得不打电话给处理其他库存地点的同事，以查明他们是否手头有零件。不管零件来自哪里，它仍然需要运输或转运，甚至从外部采购。通常情况下，由于事情紧急(例如，客户的机器坏了)，这个部分必须加快。通常情况下，所有这些额外的成本都没有考虑到PP。这是一个巨大的错误，也是年度预算被遗漏这么多的主要原因之一。有能力考虑所有这些因素可以带来巨大的竞争优势。

无论是否有PA预测的支持，维护(预测或纠正)性能或机器停机时间都受到零件计划的影响。当一个部件被存储时，一个线性的、有组织的流程就开始运行了。这带来了效率和可预测性。(水平运输也是可能的，例如，在远期库存位置之间(FSLs)。没有考虑水平流，图2也忽略了修复流，但是很容易理解这一点。现在，看看部件内部不可用的场景。

虽然图3并不打算描述精确的部件流，但它说明了当部件不可用时实际发生的情况。根据情况和部件的不同，可以在供应链的任何位置采购或插入。即使采购是集中进行的，也可以组织将货物送到FSL甚至客户的现场。所有这些可能性都增加了整个周期的复杂性、不可预测性和长度。因此，网络中可用的部件对业务性能有很大的影响。这也意味着选择哪些部分不持有同样重要，因为要记住，你不可能拥有所有的部分。重要性和需要部件的可能性显然起着关键作用，但供应商的可预测性、部件在网络中交付的便利性等也起着关键作用。生活就是不断地做出选择。如果有什么不同的话，好的工具将允许零件计划人员向执行团队展示几种可供选择的场景。然后，他们可以根据可靠的计算和预见，在成本与服务绩效之间做出选择。

最终，增加机器正常运行时间是我们的目标:满意的客户是忠实的回头客。

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