本文作者：

林澤安 

Erik Lindhjem

   艾默生亞太區(qū)總裁

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●通過采用持續(xù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)工具，實(shí)現(xiàn)從人工采集到自動(dòng)化采集的數(shù)據(jù)收集方式轉(zhuǎn)變，確保資產(chǎn)數(shù)據(jù)的一致性與可靠性，從而推動(dòng)形成可操作性洞察。

●運(yùn)用資產(chǎn)性能管理軟件預(yù)測(cè)設(shè)備故障，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)維護(hù)計(jì)劃安排并消除根本原因。 

●預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)可提供洞察力，助力重新規(guī)劃長(zhǎng)期設(shè)備方案，消除冗余工作，降低整體維護(hù)成本，并延長(zhǎng)資產(chǎn)使用壽命。 

傳統(tǒng)維護(hù)策略無法實(shí)現(xiàn)當(dāng)今工業(yè)環(huán)境中競(jìng)爭(zhēng)所需的精益高效實(shí)踐。相反，成功的工廠與企業(yè)不僅在采集海量數(shù)據(jù)，更在通過數(shù)字化技術(shù)將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的信息與指導(dǎo)。

這促使更多企業(yè)邁向數(shù)字化、人工智能驅(qū)動(dòng)的未來，精益團(tuán)隊(duì)將借助先進(jìn)技術(shù)提升可靠性、安全性與可用性。這一轉(zhuǎn)型之路雖充滿挑戰(zhàn)，但基于預(yù)測(cè)性維護(hù)的可靠性成熟度模型可為企業(yè)提供相應(yīng)支持。該模型提供了一個(gè)框架，通過明確不同成熟度階段下提升系統(tǒng)可靠性的結(jié)構(gòu)化路徑，幫助企業(yè)評(píng)估并提升自身的可靠性能力。

該模型由五個(gè)層級(jí)構(gòu)成，每層分別側(cè)重于特定的目標(biāo)與策略：

01、第一層級(jí)：建立韌性基礎(chǔ)——構(gòu)建基本可靠性能力。

02、第二層級(jí)：構(gòu)建韌性體系——融合業(yè)務(wù)洞察與技術(shù)技能。

03、第三層級(jí)：生產(chǎn)環(huán)境管理——應(yīng)對(duì)生產(chǎn)環(huán)境中的具體挑戰(zhàn)。

04、第四層級(jí)：韌性進(jìn)化——調(diào)整架構(gòu)以抵御新型風(fēng)險(xiǎn)。

05、第五層級(jí)：持續(xù)改進(jìn)——聚焦韌性與適應(yīng)性的持續(xù)提升。

“團(tuán)隊(duì)可將數(shù)據(jù)輸入資產(chǎn)性能管理軟件，從而提前預(yù)警設(shè)備故障發(fā)生的時(shí)間與方式，并預(yù)備應(yīng)對(duì)措施。”

堅(jiān)實(shí)的資產(chǎn)健康基礎(chǔ)建立在三大戰(zhàn)略支柱之上——數(shù)據(jù)完整性、狀態(tài)認(rèn)知與可預(yù)測(cè)性——這些要素共同驅(qū)動(dòng)著自動(dòng)化優(yōu)化引擎。

通過構(gòu)建數(shù)據(jù)完整性的基礎(chǔ)，繼而提升認(rèn)知與可預(yù)測(cè)性，并將這些能力注入優(yōu)化引擎，工廠便能建立數(shù)字化基礎(chǔ)，從而為高效競(jìng)爭(zhēng)做好準(zhǔn)備。

創(chuàng)建可移動(dòng)、可靠的數(shù)據(jù)

核心傳感與監(jiān)測(cè)技術(shù)是構(gòu)筑強(qiáng)大預(yù)測(cè)性維護(hù)計(jì)劃的基礎(chǔ)。那些成功將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐的企業(yè)，正是因?yàn)檎业搅双@取更一致、更可靠資產(chǎn)數(shù)據(jù)的方法。從行業(yè)普遍實(shí)踐來看，這意味著企業(yè)要從人工數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)向自動(dòng)化系統(tǒng)。 

可靠性團(tuán)隊(duì)若沒有數(shù)據(jù)便無法生成可操作信息，而追蹤數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)趨勢(shì)則需要以標(biāo)準(zhǔn)化方式持續(xù)采集數(shù)據(jù)。現(xiàn)代化連續(xù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)工具不僅能確保數(shù)據(jù)被更頻繁地采集，更能保證數(shù)據(jù)采集的一致性——從而消除因不同人員使用手動(dòng)傳感工具而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)偏差。 

“利用這種方法生成的數(shù)據(jù)可在企業(yè)內(nèi)部任意流動(dòng)且不會(huì)丟失上下文，這使其更易于被分析、診斷及其他人工智能工具所利用，進(jìn)而推動(dòng)深入洞察。”

此外，當(dāng)團(tuán)隊(duì)擁有穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)完整性后，便能專注于利用這些數(shù)據(jù)提升認(rèn)知水平。由于可靠性團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)包含上下文信息，他們可運(yùn)用基礎(chǔ)認(rèn)知來優(yōu)化資產(chǎn)健康狀況與警報(bào)機(jī)制。團(tuán)隊(duì)可利用采集到的數(shù)據(jù)追蹤關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI），判斷資產(chǎn)健康狀況的優(yōu)劣，并開始對(duì)部分信息進(jìn)行趨勢(shì)分析。 

利用可預(yù)測(cè)性改變維護(hù)流程

可靠性團(tuán)隊(duì)設(shè)定好 KPI 后，下一步便是預(yù)測(cè)問題發(fā)生的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。團(tuán)隊(duì)可將數(shù)據(jù)輸入資產(chǎn)性能管理軟件，從而提前預(yù)警設(shè)備故障發(fā)生的時(shí)間、方式，并預(yù)備應(yīng)對(duì)措施。這類工具的先進(jìn)版本已融入?yún)f(xié)作式工作流集成軟件，通過提升可見性來推動(dòng)企業(yè)層面的安全性、可用性與可靠性。

若可靠性人員能預(yù)見故障征兆，便可提前規(guī)劃應(yīng)對(duì)措施，主動(dòng)安排維修計(jì)劃并確保配備充足設(shè)備。此舉不僅能預(yù)防設(shè)備故障進(jìn)而降低整體維護(hù)成本，更有助于團(tuán)隊(duì)精準(zhǔn)識(shí)別反復(fù)出現(xiàn)的問題并消除其根本原因。

當(dāng)團(tuán)隊(duì)能夠預(yù)測(cè)資產(chǎn)缺陷與故障時(shí)，便可著手優(yōu)化運(yùn)營(yíng)。這通常意味著重新審視設(shè)備的5 年、10 年乃至 20 年的規(guī)劃，消除冗余工作，同時(shí)調(diào)整團(tuán)隊(duì)按計(jì)劃執(zhí)行的部分活動(dòng)——無論這些活動(dòng)是否必要。在優(yōu)秀的應(yīng)用案例中，團(tuán)隊(duì)甚至能運(yùn)用預(yù)測(cè)性維護(hù)優(yōu)化調(diào)整運(yùn)營(yíng)模式，從而延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命并降低整體維護(hù)成本。