全面维护策略的五大支柱
研究分析师查理·格林Comparesoft
贴在8/8/2023
在每一个行业,尤其是制造业,企业依靠多样化实物资产以满足客户的期望。某些资产,而不一定是最贵的,是生产商品或服务的基础,强调操作过程的意义。这些关键资产的破坏会引发多米诺效应,破坏整个供应链和可能停止操作。因此,企业必须实行综合维护管理策略对这些关键资产。根据最近的数据,超过80%的公司经验三年一次计划外停机关键资产,强调需要有效的维护计划。
为什么一个可靠的维护策略是必不可少的
确保必要的资产始终以最大效率运行,有必要实施维修管理计划不仅高效而且高度可靠。这种精心设计的策略是确保这些资产的持续性能的关键,导致操作故障减少,减少错误或质量失误,并显著减少需要持续的监督或监视。
据IBM战略维护管理可以减少50%的停机时间,增加劳动生产率20 - 50%,由70 - 75%减少设备故障,减少5 - 10%的维护成本。这令人信服的数据突显出至关重要的企业需要实现一个健壮的维护管理策略的重要资产,确保耐用性,可靠性和持续的生产力。
全面维护策略的五大支柱
- 被动维修管理,高成本,低效率
被动的维护管理,特点是它的高成本和低效率,是一个策略通常采用较小的企业。这种方法包括维护团队回应只有当一块设备或机械失败。虽然这种策略可能最初似乎有益由于更少的备用人力、规划、前期成本,它往往是短视的,缺点经常超过好处。
例如,根据普罗米修斯的详细分析、被动维护最终会导致长期主动维护的3 - 4倍。这主要是由于成本的增加与计划外停机,加快订单部分,和加班劳动。相同的研究显示,团队花费了大量的时间,大约35 - 45%,反应性维护,尽管行业基准提出最优水平接近20%。
- 预防性维护管理——积极的方法
预防性维护管理是一个有远见的方法强调定期检查和及时干预,防止设备故障。与被动的维护,对设备故障发生时,预防性维修的目标是识别和解决潜在问题才导致重大问题。
预防性维护管理的方法包括定制的配方维护所有资产的时间表。这个时间表可以每日、每周或每月,并由等因素决定资产的操作频率和必要的正常运行时间。虽然这种方法需要定期检查,维修人员和产生一致的停机时间费用,规避凸显其价值昂贵的中断的能力。例如,IBM在2016年的研究显示,大约30%的预防性维护活动是不必要的。然而,高成本的能力抵消了逃避的代价高昂的中断被动的维护。
在这种情况下,计算机化维护管理系统的角色(机)软件成为企业目标实现的关键有效的预防性维修策略。软件便于维护任务的调度在预先确定的时间间隔,可基于时间或使用。此功能确保一致的维护和减少风险的忽视重要的维护任务。此外,测量机软件问题警报,提醒即将到来的维护任务的相关人员,确保及时完成任务。
机软件不仅记录所有维护活动也提供了一个结构化的系统监控每一台设备的生命周期,从安装到退役。这种跟踪功能有助于预测潜在问题升级为重大问题之前,导致有效的预防性维护。因此,通过加强调度,有效的资源分配,上级合规跟踪和预测维护功能,测量机软件大大有助于改善企业的预防性维修策略。
- 状态维修管理——维护使用定义的限制
基于状态维修管理策略,使用监控工具来观察、跟踪和报告资产维护团队的表现。这种方法设置标准为每个资产绩效基准,和任何偏离这些基准触发警报维护团队的监控系统。团队可以调查和纠正问题。
状态维修管理的成功取决于每个资产的标准绩效基准的建立。这些基准作为标准为每个设备正常运行,包括参数诸如噪音、温度和振动。
状态维修是振动分析的一个典型的例子。该技术涉及到监测机械设备在操作过程中产生的振动。随着机械组件降级或偏差,振动水平的增加。振动传感器可以检测到振动时增加和警报维护团队变得过度。这允许早期发现潜在的问题,大大降低突发设备故障的风险。
在旋转设备振动分析是特别有益的行业如汽车、泵和压缩机。据Fiix软件、振动分析可以帮助检测不平衡等问题,轴承故障,机械松动,在这种机械和共振,这是很常见的。通过尽早解决这些问题,企业可以避免昂贵的中断和延长设备的使用寿命。
总之,状态维修管理是一种积极的方法,依赖于监控资产建立基准的性能。通过检测偏差,它允许及时干预,降低设备故障的风险和相关的成本。无论是通过振动分析或其他技术,这种方法是在任何行业中一个有价值的工具,依靠机械的操作。
- 科学预见性维护管理,利用人工智能和数据
预见性维护管理、维修管理领域的先进方法,利用人工智能(AI)的力量和数据科学预测潜在的性能问题和进度维护资产。
这种先进的方法取决于历史数据积累资产的整个生命周期中,这是存储在计算机维修管理系统(机)平台。这些数据包括过去的表现记录,维护历史,任何异常或中断发生。然后使用AI-powered分析工具来处理这些数据,利用机器学习算法来识别模式和趋势。这些人工智能工具能够检测这些微妙的变化模式,表明存在潜在的问题,在人类观察者可以识别这种changes1。
预见性维护超越简单的指示潜在的故障;它经常发生提供了一个估计的时间。这允许维护团队积极计划干预,从而避免意外停机时间。更准确的理解当一个设备可能会失败,公司可以准备维修活动,必要的部分,安排在最方便的工作。这消除了需要恒定的系统监控或草率的资源分配时,突然出现了一个问题。
预见性维护中,所扮演的角色人工智能和机器学习是至关重要的。他们消除大部分的猜测,帮助工厂经理专注于其他任务。基于机器学习的解决方案的实现会导致显著的成本节约,更高的可预见性,提高系统的可用性
- 规范的维护管理——预测,规定,防止
规范的维护一步超出预测维护。这种方法不仅预测潜在问题,而且规定应采取的步骤来解决这些问题。根据Limble导游机、规范的维护提供了多个场景建模和使用机器学习和人工智能处方和自动化广泛的选择和各自的结果。它帮助企业理解经济学的具体措施,提出了优化维护操作,最大限度地减少停机时间,并增加操作efficiencyHowever,重要的是要注意,实施规范的维护可以是昂贵的,由于改造设备传感器的要求和实施必要的人工智能和机器学习的能力,这意味着它可能只是可行的更大的组织有更大的利润。也没有立即有效,可能需要一些时间来产生信心,特别是在无人监督的关键安全系统的管理。因此,它是目前可行的只有最关键的设备,大量的维修或更换费用。
所以,战略是正确的?
维护业务战略并不是一个单一的实体,而是一个动态的、发展构建适应商业环境的变化,技术进步,从过去的经验和见解。至关重要的是,一个业务全面的维护策略包含了和谐融合的各种方法,根据每一个独特的需求和影响元素,比如行业资产错综复杂和预算约束。
在发生不可避免的故障,存在一个健壮的被动维护计划是至关重要的,以确保业务影响控制在最低限度。而预防性和预见性维护策略往往形成有效的维护管理的骨干,功能的实用性在动态环境中需要一定程度的反应性维护。
从本质上讲,每个五根柱子的维护策略持有自己的重要性。他们不应该被视为独立的策略,而是作为一个综合的互连组件维护策略。通过利用每个支柱和使用它们的优势相结合,企业可以创建一个更具弹性,高效和有效的维护策略。
相关文章
