編者按：本文編譯自德勤大學(xué)出版社2016年8月刊發(fā)的文章。作者分別為克里斯?科爾曼，德勤咨詢供應(yīng)鏈和制造操作實(shí)踐專家領(lǐng)導(dǎo)人、德勤咨詢供應(yīng)鏈和制造操作實(shí)踐高級經(jīng)理薩蒂什?達(dá)莫達(dá)蘭，德勤咨詢數(shù)字物聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐高級經(jīng)理馬赫什?錢昌穆里，德勤咨詢供應(yīng)鏈和制造操作實(shí)踐專家艾德?杜爾。本文分析預(yù)測性維護(hù)的影響、潛在收益、支撐技術(shù)及其在數(shù)字化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和智慧型工廠中的地位，構(gòu)想將預(yù)測性維護(hù)融入資產(chǎn)維護(hù)策略的方式，探討實(shí)施預(yù)測性維護(hù)流程中面臨的挑戰(zhàn)，以及促成預(yù)測性維護(hù)的組織結(jié)構(gòu)變革。

簡介

多數(shù)維護(hù)專家采用多種技術(shù)組合識別制造設(shè)備的故障模式，以縮短停工時(shí)間。隨著新興連接技術(shù)的崛起，機(jī)器能為之代勞，最大化零件的使用壽命，避免發(fā)生故障。

落后的維護(hù)策略會削弱工廠5%～10%的生產(chǎn)能力。近期研究顯示，意外的停工期導(dǎo)致工業(yè)制造商的年損失達(dá)500億美元。維護(hù)人員難以確定機(jī)器下線維護(hù)的頻率，也難以估計(jì)可能的停工期。因此大多數(shù)公司都面臨窘境，有些公司承受停工期的風(fēng)險(xiǎn)，選擇使用零件直至故障發(fā)生，也有些公司會提前替換性能良好的零件，最大化機(jī)器運(yùn)行時(shí)間。部分公司則根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)判斷停工時(shí)間，主動解決問題。

維護(hù)項(xiàng)目通常分為四種：被動性維護(hù)、計(jì)劃性維護(hù)、主動性維護(hù)和預(yù)測性維護(hù)，每一類維護(hù)類型都有其利弊（見圖1）。預(yù)測性維護(hù)借助智能連接技術(shù)連接數(shù)字資產(chǎn)和實(shí)體資產(chǎn)。雖然預(yù)測性維護(hù)概念早就有，但是成本高昂的數(shù)據(jù)處理技術(shù)導(dǎo)致其使用者多為大型企業(yè)。如今，隨著數(shù)字技術(shù)的普及、成本的降低以及數(shù)字化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，預(yù)測性維護(hù)已適用于大中小企業(yè)。運(yùn)營與信息技術(shù)的結(jié)合使人們能夠深入分析實(shí)體世界的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步驅(qū)動智慧行動（見圖2）。預(yù)測性維護(hù)能夠利用相互連接的智能機(jī)器與設(shè)備的數(shù)據(jù)預(yù)測故障發(fā)生的時(shí)間和位置，最大化零?工作效率，縮短不必要的停工期。在多數(shù)情況下，預(yù)測性維護(hù)是最具效率的維護(hù)策略。因此在數(shù)字化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，預(yù)測性維護(hù)是一種至關(guān)重要的能力。

權(quán)衡取舍

雖然越來越多的人認(rèn)為預(yù)測性維護(hù)是維護(hù)策略的黃金標(biāo)準(zhǔn)，但面對不同的維護(hù)或維修需求，其他方法也許更適用于智慧型工廠。下面我們將簡要探討其他三種維護(hù)方式。

被動性維護(hù)

被動性維護(hù)指在零件或設(shè)備崩潰或發(fā)生故障時(shí)開展維修工作的策略，是技術(shù)含量最低、最普通的資產(chǎn)維護(hù)策略。該維護(hù)策略保證物盡其用，但是這也許會導(dǎo)致機(jī)器震動、過熱或故障，進(jìn)而造成更嚴(yán)重的損害。被動性維護(hù)會放任企業(yè)治標(biāo)不治本，該策略適用于維護(hù)廉價(jià)、耐用或笨重的零件。但是在多數(shù)情況下，定期更換零件或檢修機(jī)器更具成本效益。

計(jì)劃性維護(hù)

計(jì)劃性維護(hù)指在計(jì)劃時(shí)間段內(nèi)，維護(hù)人員更換運(yùn)行良好的零件的維護(hù)策略，這能夠防止機(jī)器故障，減少停工時(shí)間。該維護(hù)策略會更換尚在使用周期內(nèi)的零件，而且維護(hù)人員需要保證備用零件的庫存，相關(guān)的庫存管理工作增加了維護(hù)工作的復(fù)雜性。另外，計(jì)劃性維護(hù)會下線正常工作的機(jī)器，進(jìn)而中斷工廠的運(yùn)營，增加計(jì)劃停工期。因此，難以確定被動性維護(hù)和計(jì)劃性維護(hù)，哪一種成本效益更高。

主動性維護(hù)

主動性維護(hù)指利用數(shù)據(jù)分析率先確定和解決導(dǎo)致機(jī)器出現(xiàn)非正常情況根源的維護(hù)策略，能夠防止因零件磨損或破裂引發(fā)的設(shè)備故障，因而可減少故障的發(fā)生，縮短停工期。該維護(hù)策略的優(yōu)勢在于降低成本，因?yàn)樗軌驕p少不必要的維修工作，降低備用零件的庫存需求，延長零件和設(shè)備的使用壽命。同時(shí)，主動性維護(hù)策略可與其他策略相結(jié)合。對于在惡劣條件下運(yùn)營的、成本高昂的大型設(shè)備而言，該維護(hù)策略可能是最佳選擇。表1展現(xiàn)了三種維護(hù)策略的優(yōu)劣。

權(quán)衡破局

預(yù)測性維護(hù)能最大化零件的使用壽命，避免或最小化意外停工期，降低成本，從而打破公司原有的策略權(quán)衡。本質(zhì)上而言，預(yù)測性維護(hù)通過分析連接設(shè)備的數(shù)據(jù)以期預(yù)測零件的故障及維護(hù)時(shí)間。目前，不少公司或持續(xù)使用零件直至故障發(fā)生，或替換運(yùn)行良好的零件。但是預(yù)測性維護(hù)能夠幫助公司恰在零件需要維護(hù)的時(shí)間點(diǎn)前開展維護(hù)工作。

預(yù)測性維護(hù)的崛起及其在數(shù)字化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的地位

雖然預(yù)測性維護(hù)的概念由來已久，但是近年來預(yù)測性維護(hù)的廣泛使用要?dú)w功于數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步和成本的降低。過去，預(yù)測性維護(hù)常常需要進(jìn)行費(fèi)時(shí)的人工數(shù)據(jù)運(yùn)算和分析，以探究數(shù)據(jù)背后的意義。相關(guān)策略通常依賴于“部落知識”的估算，或者持續(xù)性地深入了解和分析各種設(shè)備以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

隨著傳感器、運(yùn)算能力和帶寬的成本不斷降低，數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展，預(yù)測性維護(hù)成為一個可在全公司實(shí)行的可行性選項(xiàng)，這反過來促進(jìn)了預(yù)測性維護(hù)的使用。維護(hù)人員可通過多種渠道快速獲得連接機(jī)器的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)先前未注意的細(xì)節(jié)并分析其原因。以一家消費(fèi)品包裝商品公司為例，該公司結(jié)合傳感器與高速相機(jī)的數(shù)據(jù)識別出兩個看似無關(guān)的事件之間的關(guān)系，避免了生產(chǎn)線的停運(yùn)，每年幫助公司節(jié)約了500萬美元的維修成本，提高了工廠的生產(chǎn)效率。

然而，簡單地從傳感器和系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)不足以收獲預(yù)測性維護(hù)的利益，數(shù)據(jù)只有經(jīng)過整合和分析后才能預(yù)測設(shè)備的故障時(shí)間，這要求相關(guān)人員具備創(chuàng)造、處理和利用數(shù)據(jù)的能力。事實(shí)上，隨著連接技術(shù)和數(shù)據(jù)的發(fā)展，分析水平愈加高級，賦予了公司利用自身搜集數(shù)據(jù)的能力。上述能力在數(shù)字化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和智慧連接工廠是不可或缺的。預(yù)測性維護(hù)可以利用多渠道數(shù)據(jù)影響維護(hù)策略決策，增強(qiáng)資產(chǎn)健康的透明度，高效維護(hù)資產(chǎn)。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動行動，實(shí)時(shí)的信息流動及信息分析能力能以維護(hù)和保養(yǎng)的形式帶來運(yùn)營效率和績效。信息流與分析是數(shù)字化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的兩大特點(diǎn)（見圖3）。

與傳感器相連接的實(shí)體資產(chǎn)及相關(guān)系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)流實(shí)現(xiàn)了“永遠(yuǎn)連線”的敏捷性，能夠?qū)崟r(shí)感知設(shè)備內(nèi)部的意外情況和變化，減少可能發(fā)生的損害。資產(chǎn)與系統(tǒng)的互聯(lián)群落能提供更大規(guī)模和范圍的數(shù)據(jù)，賦予了更精確的預(yù)測分析，使公司能智能優(yōu)化決策和設(shè)備的使用。在生產(chǎn)過程中，對機(jī)器中傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合能夠?qū)崿F(xiàn)端對端透明，而使用正確的分析和算法處?相關(guān)數(shù)據(jù)能夠達(dá)成關(guān)于資產(chǎn)維護(hù)方法的整體決策，基于資產(chǎn)在整體網(wǎng)絡(luò)中的角色，優(yōu)化其績效。總而言之，上述能力可實(shí)現(xiàn)更明智的戰(zhàn)略性決定。

連接技術(shù)驅(qū)動預(yù)測性維護(hù)的方式

一旦識別出數(shù)據(jù)源，就能通過定制或標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)至在線平臺或云存儲空間。隨后，分析工具根據(jù)預(yù)測性算法分析數(shù)據(jù)，預(yù)測零件的故障時(shí)間。最后，工作人員通過數(shù)據(jù)可視化協(xié)作工具在零件需要進(jìn)行維護(hù)的時(shí)候開展維護(hù)工作。圖4描繪了預(yù)測性維護(hù)的流程。

預(yù)測性維護(hù)對智慧工廠的影響

制造公司的兩大商業(yè)目標(biāo)是商業(yè)運(yùn)營和商業(yè)增長，相互連接的數(shù)字技術(shù)和物理技術(shù)會影響上述兩個目標(biāo)。在商業(yè)增長領(lǐng)域，數(shù)字技術(shù)關(guān)注收入增長；而在商業(yè)運(yùn)營領(lǐng)域，其目標(biāo)是提高生產(chǎn)效率或降低關(guān)鍵區(qū)域成本。人工的設(shè)備檢查和排除故障工作費(fèi)時(shí)費(fèi)力，并且成效一般，所以預(yù)測性維護(hù)對提高運(yùn)營效率的作用是顯而易見的。連接技術(shù)可從多個渠道和系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)先進(jìn)的觀察報(bào)告，因?yàn)殡娔X系統(tǒng)代勞了情報(bào)搜集工作，維護(hù)經(jīng)理得以有精力去高效配置各種資源。

提高商業(yè)運(yùn)營效率

連接技術(shù)能幫助解決維護(hù)的核心難點(diǎn)，即在合適的時(shí)間點(diǎn)確保合適的零件安裝在合適的位置。依靠真實(shí)的數(shù)據(jù)來源，而不是靠猜測來驅(qū)動維護(hù)流程。預(yù)測性維護(hù)能幫助識別出維護(hù)方案的最優(yōu)效率。該維護(hù)策略可減少20%～50%的計(jì)劃維護(hù)時(shí)間，延長10%～20%的設(shè)備運(yùn)行時(shí)間，降低5%～10%的總維護(hù)成本。

被動性維護(hù)、計(jì)劃性維護(hù)和主動性維護(hù)均要求維護(hù)人員準(zhǔn)備充足的備件以應(yīng)對突發(fā)故障，而預(yù)測性維護(hù)能使維護(hù)團(tuán)隊(duì)更高效地開展維護(hù)工作。意大利鐵路公司在開展常規(guī)維護(hù)時(shí)會停運(yùn)1600余輛火車，在某一火車突發(fā)故障時(shí)，該公司也采用相同的處理方式。這會造成難以計(jì)數(shù)的火車延誤、高額的違約罰款，乘客也為此惱火不已。鐵路公司為解決這一問題，啟動歷時(shí)三年的“維護(hù)工作改進(jìn)”項(xiàng)目，在車身上安裝數(shù)百個傳感器以搜集數(shù)據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)會上傳至公司云儲存中以診斷分析零件的發(fā)生故障時(shí)間。這樣，最大化了零件的工作壽命，降低了備用零件成本。總體而言，該公司縮短了5%～8%的停工期，節(jié)約了8%～10%的年維護(hù)成本（約1億美元）。

預(yù)測性維護(hù)能提供更精準(zhǔn)的零件故障時(shí)間，確定零件需求量的大小，所以公司可在零風(fēng)險(xiǎn)情況下，減少備用零件庫存。如果該維護(hù)策略與物流和零件訂購系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)備用零件的自動訂購，那么就更易達(dá)到維護(hù)工作的終極目標(biāo)：在合適的時(shí)間點(diǎn)確保合適的零件安裝在合適的位置。目前，航空業(yè)已利用預(yù)測性維護(hù)來判斷未來24小時(shí)內(nèi)是否會發(fā)生機(jī)械故障，確定備用零件的需求。這不僅能最大程度地解決航班的復(fù)雜調(diào)配問題，還能幫助維護(hù)人員準(zhǔn)備好所需零件。

實(shí)現(xiàn)商業(yè)增長

上述論述表明，預(yù)測性維護(hù)可實(shí)現(xiàn)以降低開支、提高效率為目標(biāo)的商業(yè)策略。但是在商業(yè)運(yùn)營領(lǐng)域之外，預(yù)測性維護(hù)也能幫助實(shí)現(xiàn)商業(yè)增長。該維護(hù)策略不僅有助于控制成本，也具有品牌差異化作用。維護(hù)工作的失敗既會影響機(jī)器的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，也會導(dǎo)致殘次品的生產(chǎn)。超出容限度的工具和機(jī)器會導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下滑，而預(yù)測性維護(hù)能讓維護(hù)人員注意控制容限度以保證更優(yōu)的產(chǎn)品質(zhì)量。同時(shí)，由于停工期縮短，制造商可釋放現(xiàn)有機(jī)器的額外生產(chǎn)力，以增加產(chǎn)量，增強(qiáng)反應(yīng)能力。由此，該維護(hù)策略可用更短的時(shí)間交付高質(zhì)量的產(chǎn)品，使公司在激烈的競爭中脫穎而出。

以一家電子元件生產(chǎn)商為例，該生產(chǎn)商將制造執(zhí)行系統(tǒng)和材料處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入分布式數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)輸入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)槽后，利用公司開發(fā)出的預(yù)測性算法，可以提高生產(chǎn)力，減少33%的殘次品。

產(chǎn)品質(zhì)量的提高不僅能夠降低生產(chǎn)成本，更重要的是能提高顧客滿意度和實(shí)施品牌差異化。前一案例中，意大利鐵路公司的項(xiàng)目以完善車身的維護(hù)工作、提升車身的可靠性為目標(biāo)，然而鐵路公司的最終目的是提高火車準(zhǔn)點(diǎn)率，增強(qiáng)顧客滿意度。

預(yù)測性維護(hù)背后的驅(qū)動技術(shù)

只有了解預(yù)測性維護(hù)背后的連接技術(shù)，我們才能理解它的工作原理。連接技術(shù)有傳感器與通信協(xié)議、分析與數(shù)據(jù)處理工具、數(shù)據(jù)可視化與合作工具（見圖5）。

傳感器與網(wǎng)絡(luò)

傳感器可能是預(yù)測性維護(hù)中最重要的一環(huán)，它能創(chuàng)建所需的數(shù)據(jù)與通信，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲與分析。傳感器能把機(jī)器的物理動作翻譯為數(shù)字信號。當(dāng)然，我們也可以從可編程序邏輯控制器、制造執(zhí)行系統(tǒng)、企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)等渠道獲取數(shù)據(jù)。以美國通用電氣公司為例，該公司的情況預(yù)測系統(tǒng)整合每臺發(fā)動機(jī)的250個傳感器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，以及4萬余條歷史維護(hù)信息記錄，最大限度發(fā)揮工廠發(fā)動機(jī)的性能與可靠性。

如今，成本低廉的帶寬和存儲空間使傳輸海量數(shù)據(jù)不再難以企及。憑借端對端數(shù)字化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)提供的透明度，制造商能對工廠資產(chǎn)和整個生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的情況了然于心。

數(shù)據(jù)整合與增強(qiáng)智能

數(shù)字信息一旦集中，必須利用先進(jìn)的分析和預(yù)測算法來解析、存儲和分析數(shù)據(jù)。預(yù)測零件故障需要非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的解決方案、增強(qiáng)智能或機(jī)器學(xué)習(xí)平臺等工具。數(shù)據(jù)分析師需要利用上述工具深挖數(shù)據(jù)之山，在日常運(yùn)營的“噪聲”中尋獲零件即將發(fā)生故障的信號。簡而言之，在預(yù)測性維護(hù)依賴試點(diǎn)項(xiàng)目或評估周期所決定的故障臨界值的同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺通過分析每次預(yù)測的結(jié)果反復(fù)調(diào)整臨界值。因此，選擇合適的分析法或算法對構(gòu)建預(yù)測性維護(hù)的能力至關(guān)重要。做對選擇能產(chǎn)生意義非凡的結(jié)果。近期，一家制造商利用預(yù)測算法的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺縮短了一半停工時(shí)間，提高了25%的生產(chǎn)效率。

因?yàn)檫@些工具逐漸主流化，所以未來公司也許不再需要統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生，沒有掌握專業(yè)知識和資源的公司也能有機(jī)會使用上述工具。

增強(qiáng)行為

在數(shù)據(jù)分析工作完成之后，維護(hù)人員和機(jī)器會根據(jù)分析結(jié)果采取行動。可穿戴設(shè)備和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)使得維護(hù)人員可以在全神貫注完成任務(wù)的同時(shí)“看見”大量資料，如參考維護(hù)手冊和專家建議等。上述技術(shù)通過提供詳細(xì)指導(dǎo)來幫助操作人員在機(jī)器發(fā)生故障時(shí)快速解決問題，并通過按需提供的擬真培訓(xùn)傳播知識。借用這些技術(shù)，異地的團(tuán)隊(duì)甚至可以遠(yuǎn)程控制和監(jiān)督操作流程。

以一家領(lǐng)先的技術(shù)制造商為例。該制造商部署了一套行業(yè)領(lǐng)先的可穿戴設(shè)備，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)問題的遠(yuǎn)程解決和專業(yè)知識的實(shí)時(shí)傳播。這個解決方案有力地支撐了故障處理流程。該公司的檢修周期減半，通過縮短停工期，一條生產(chǎn)線就節(jié)省了50萬美元。

數(shù)據(jù)經(jīng)過加工、分析和可??之后，數(shù)字洞察會轉(zhuǎn)化為行動。在某些情況下，數(shù)字洞察會指示機(jī)器人和機(jī)器改變功能。其他情況下，維護(hù)警示會促使技術(shù)人員采取行動。下面讓我們設(shè)想一個情景：預(yù)測性算法激活公司維護(hù)管理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的維護(hù)工作指令，檢查企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)中的庫存，若需要額外備件，則自動下單采購，這一系列全自動的行動均先于意外的停工期。維護(hù)經(jīng)理只需批準(zhǔn)工作流程中的項(xiàng)目，派遣合適的技術(shù)員去辦即可。

夯實(shí)基礎(chǔ)

復(fù)雜的新技術(shù)涌入工作環(huán)境必然造成天翻地覆的影響。采用和實(shí)施預(yù)測性維護(hù)的過程面臨三大挑戰(zhàn)：攀升的成本、技術(shù)支持與變化的人才需求。僅憑技術(shù)無法實(shí)現(xiàn)向預(yù)測性維護(hù)過渡，流程和組織變革與技術(shù)同等重要。向預(yù)測性維護(hù)轉(zhuǎn)型的公司需考慮下述內(nèi)容。

安全性   相互連接的資產(chǎn)數(shù)量倍增，物聯(lián)網(wǎng)無處不在，公司應(yīng)保護(hù)會被侵入的關(guān)鍵設(shè)備的通道，主動采取網(wǎng)絡(luò)安全措施。

新技能與組織方法   預(yù)測性維護(hù)是遠(yuǎn)超傳統(tǒng)維護(hù)計(jì)劃和執(zhí)行技能的維護(hù)策略，公司必須采用一整套新技能才能成功實(shí)施預(yù)測性維護(hù)策略。數(shù)據(jù)科學(xué)家需要與可靠性工程師合作開發(fā)算法和預(yù)測性模型。許多公司發(fā)現(xiàn)，這些技能人才難以找到或培養(yǎng)，并且實(shí)施解決方案時(shí)需要與多個供應(yīng)商合作，以增強(qiáng)相關(guān)能力。

設(shè)備更新?lián)Q代   公司使用服役年限數(shù)十年的機(jī)器是司空見慣的情況，然而這將導(dǎo)致維護(hù)人員難以找到機(jī)器備件，并且難以管理相應(yīng)的庫存。更新或更換智能設(shè)備的成本將是一筆不菲的開支。此外，改進(jìn)未連接的資產(chǎn)，并將其投入智慧型工廠的運(yùn)營，會增加安全風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)管理   在預(yù)測性維護(hù)中，正確的數(shù)據(jù)能夠幫助公司預(yù)測故障模式。因此，維護(hù)工作的首要任務(wù)是選擇合適的數(shù)據(jù)渠道。在初始階段，公司需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，以保證將來能進(jìn)行有效的分析。但是，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備只是維護(hù)流程的一小部分。數(shù)據(jù)采集工作完成后，需要定位、存儲，并利用算法分析數(shù)據(jù)，以預(yù)測發(fā)生故障的時(shí)間和結(jié)果。因此，選擇最佳算法和利用機(jī)器學(xué)習(xí)平臺得出預(yù)測結(jié)果是至關(guān)重要的。如上所示，選擇和維護(hù)相關(guān)的軟件對促成預(yù)測性維護(hù)的成功同樣重要。

技術(shù)   與其他較為成熟的維護(hù)手段不同，預(yù)測性維護(hù)的軟件、硬件與算法尚處于發(fā)展的初級階段。因此建議采用試點(diǎn)方式，在大規(guī)模采用預(yù)測性維護(hù)前，先進(jìn)行測試和學(xué)習(xí)。

通常，維護(hù)策略和流程是維護(hù)的核心。如果沒有堅(jiān)實(shí)的流程基礎(chǔ)和素質(zhì)良好的員工，那么公司在技術(shù)方面的投資也不太可能實(shí)現(xiàn)回報(bào)。如果維護(hù)人員無法理解傳感器和智能設(shè)備的報(bào)告，那么這些高科技產(chǎn)品便毫無用武之地。

構(gòu)建組織能力

預(yù)測性維護(hù)流程的制度化能夠極大地縮短流程時(shí)間，集合來自不同資產(chǎn)、系統(tǒng)和地點(diǎn)的數(shù)據(jù)。以一家航空公司為例，該公司整合來自文本文件、飛機(jī)日志和維護(hù)記錄的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了維護(hù)流程的自動化，把發(fā)現(xiàn)問題所需的時(shí)間從原來的30～90天縮短至不超過1天。然而，在這樣做的同時(shí)，數(shù)據(jù)分析和維護(hù)的能力也必須到位。因此，決策框架的開發(fā)是維護(hù)策略轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，以使維護(hù)人員不再依賴直覺和經(jīng)驗(yàn)做決策，而是從數(shù)據(jù)中解讀、挖掘價(jià)值。該公司采取以下三個步驟開發(fā)決策框架，管理維護(hù)流程。

步驟一：建立績效管理框架。如果要確保指標(biāo)測量了正確的區(qū)域，那么正確理解“所做”與“所得”的關(guān)系是關(guān)鍵。因?yàn)椤八谩敝篙敵觯詰?yīng)該瞄準(zhǔn)滯后指標(biāo)。“所做”為日常可控因素，因此具有先導(dǎo)基礎(chǔ)，并且應(yīng)該積極管理。

步驟二：建立辨識和獲取價(jià)值的流程。量化價(jià)值，建立目標(biāo)，明確責(zé)任，排定項(xiàng)目優(yōu)先次序，監(jiān)控績效和分配資源。

步驟三：由被動性預(yù)測轉(zhuǎn)變?yōu)榛趯?shí)時(shí)信息分析的主動性預(yù)測。通常在這一步驟中會建立資產(chǎn)信息中心，為獲取多渠道信息提供簡單通道。

評估組織需求

不同公司對資產(chǎn)可靠性的要求不同。公司可根據(jù)以下三個方面評估任務(wù)要求和維護(hù)項(xiàng)目的成熟度。

商業(yè)戰(zhàn)略

?預(yù)測性維護(hù)對全公司的價(jià)值為多少？

?公司資產(chǎn)可靠性的需求為多少？什么是公司可實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)？

維護(hù)策略

?如何決定資產(chǎn)更換和資產(chǎn)維護(hù)的時(shí)間？

?公司已掌握何種未有效利用的數(shù)據(jù)？

?公司是否已選擇一款能夠解決所需數(shù)據(jù)類型和容量的分析工具？

?公司是否已在生產(chǎn)系統(tǒng)中辨識出何為關(guān)鍵資產(chǎn)？

?預(yù)測性維護(hù)試點(diǎn)是否會有利于部分關(guān)鍵資產(chǎn)？

維護(hù)流程

?公司是否在合適的時(shí)間和地點(diǎn)備有合適的零件？

?維護(hù)流程是否記錄完好、易懂且實(shí)用？

?公司是否為此工作配備合適的工具？

?公司的技術(shù)人員是否具備完成任務(wù)的能力？

無論是大型或是小型維護(hù)，但凡取得成功的公司都會考慮基本維護(hù)策略、流程以及驅(qū)動技術(shù)。

邁向預(yù)測性維護(hù)

制造業(yè)公司的成功通常有賴于恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)與流程、能力卓著的員工。在分析數(shù)字化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和智慧型工廠時(shí)，并非所有公司都準(zhǔn)備立即采用預(yù)測性維護(hù)。在起步階段，公司應(yīng)以一些基礎(chǔ)性工作作為預(yù)測性維護(hù)和主動性維護(hù)的開始，逐步培養(yǎng)預(yù)測性維護(hù)能力。在這個階段，公司應(yīng)遵循下列三個步驟。

從小處起步   公司可利用一至兩套合適的資產(chǎn)，開展預(yù)測性維護(hù)的試點(diǎn)。試點(diǎn)資產(chǎn)必須與運(yùn)營緊密關(guān)聯(lián)，同時(shí)相關(guān)資產(chǎn)會相對頻繁地發(fā)生故障，以生成基本預(yù)測算法。另外，公司需根據(jù)成功的標(biāo)準(zhǔn)檢查試點(diǎn)項(xiàng)目，以評估維護(hù)策略、技術(shù)和流程的有效性，并限制其風(fēng)險(xiǎn)。

快速規(guī)模化   一旦試點(diǎn)結(jié)構(gòu)成形，并在維護(hù)試點(diǎn)資產(chǎn)中發(fā)揮了作用，那么公司可以快速擴(kuò)大預(yù)測性維護(hù)的范圍，從連接數(shù)個機(jī)器擴(kuò)展至整個智慧型工廠，然后與大型數(shù)字化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)相連，創(chuàng)造生態(tài)系統(tǒng)利益。

這個方法也能幫助公司發(fā)現(xiàn)自身面臨的挑戰(zhàn)。例如，許多工廠擁有工具和設(shè)備，但缺少正確的文檔資料或培訓(xùn)項(xiàng)目，也有些公司需要投資更復(fù)雜的分析能力。公司必須辨識基礎(chǔ)維護(hù)達(dá)到怎樣的成熟度才能支撐預(yù)測性維護(hù)的發(fā)展，以及智慧型工廠的技術(shù)是否有助于增強(qiáng)技術(shù)員的工作？

先規(guī)劃后實(shí)行   雖然有時(shí)細(xì)致周到的規(guī)劃看似是浪費(fèi)時(shí)間，但是構(gòu)建決策框架等基礎(chǔ)性工作對公司認(rèn)識自身缺陷和取得成功至關(guān)重要。在實(shí)施期間，應(yīng)評估所實(shí)現(xiàn)的具有里程碑意義的成果，如在首臺機(jī)器上安裝傳感器或是建立首個儀表板。這如同一場短距離沖刺賽，賽場休息時(shí)的反思有利于吸取前場的教訓(xùn)，進(jìn)而采用更為靈活的實(shí)施方式。

公司使用上述方法可以衡量預(yù)測性維護(hù)無可比擬的高效率。新興技術(shù)使預(yù)測性維護(hù)不再是夢想，而公司組織結(jié)構(gòu)的改革使它成為可行的策略，現(xiàn)在只需我們把一切變成現(xiàn)實(shí)。

（沈淼 編譯）