实施基于风险的维护 (RbM) |用外行的术语分解
您是否曾经问过自己，如果不将已经有限的资源花在不需要的资产上，是否能够节省时间和资源？
您是否想知道为资产管理制定维护策略是否可以节省时间和金钱？
我们的基于风险的维护 (RbM) 指南 将以通俗的方式逐步向您展示如何快速分析使用维护资源的最有效方式，同时以经济的方式提高可靠性、降低成本并增加设备生命周期和完整性。
<块引用>丹麦奥尔堡大学关于海上钢结构的一项研究概述了一家公司如何能够将总维修成本节省 80% 以上！
什么是基于风险的维护？它为什么重要？
基于风险的维护可能会变得非常强大和复杂，但简而言之——它可以帮助您确定最经济地使用维护资源。基于风险的维护和以可靠性为中心的维护有什么区别？
这听起来可能很复杂，但过程可能相对简单。我们将深入探讨下面的具体细节，但基于风险的纠正性维护的要点是找到关键/问题资产并将您的维护资源专用于它们，同时从非关键资产转移资源。
<块引用>如果做得对，回报是巨大的。欧洲的一家石油和天然气公司利用基于风险的维护每年节省超过 15 百万美元。
您如何实施基于风险的维护？
通过基于风险的维护，我们的任务是分析两个关键衡量指标：预防（故障概率）和恢复（故障后果）。
在开始之前，我们首先需要了解这两个短语的含义：
失败的可能性 简单的意思是，“这件设备发生故障的可能性有多大？”
故障概率 (PoF) 通常与设备的使用年限（运行时间）相关。
但是，时间不应该是您唯一的考虑因素。在涉及决策和失败概率时，工作条件很重要。
位于潮湿或尘土飞扬的地方的资产可能需要更多的维护，并且更有可能出现故障。可以想象，地理、气候和其他环境条件等因素在决定 PoF 方面起着重要作用。
失败的后果 意思是，“这台机器的故障要花多少钱？”
在确定故障后果 (CoF) 时，您应该考虑尽可能多的因素。你会问自己这样的问题：
- 平均维修费用是多少？
- 由于这台机器无法正常运行，我每年在停机时间（生产损失）方面损失多少？
- 是否存在与此设备故障相关的事故？这台机器的维护过程是否会减慢其他领域的生产速度？
- 这台机器的维护方法或缺乏维护是否存在安全隐患？
如您所见，需要考虑的不仅仅是维修成本。
现在我们了解了术语，让我们开始这个过程。
1.收集您的维护数据
在做任何其他事情之前，我们需要收集和分析您当前的维护数据。这里的目标是利用手头的数据来识别问题区域。
您需要对您的资产以及它们的成本进行适当的盘点。为此，请参阅您的 CMMS 和其他维护记录。要深入了解什么是 CMMS，请查看我们的什么是 CMMS 系统及其工作原理指南。
从这些记录中，您将希望了解您设施中每台设备的以下信息：
- 这件设备有多老了？
- 设备发生故障的频率如何？ (MTBF)
- 设备恢复正常工作需要多长时间？ (MTTR)
- 当这件设备出现故障时，它的成本是多少？ （生产中断、零件成本、人工成本等）
- 您多久对这台设备进行一次维护？
获得所有设备的数据后，您需要确定需要关注哪些资产。
有几种很好的方法可以做到这一点，但在这篇文章中，我们将使用临界矩阵作为示例。
<块引用>如果您是少数拥有出色 CMMS 的幸运儿之一，它会自动告诉您您的问题资产。例如，在 Limble CMMS，我们创建了一个强大的报告部分，其中问题资产浮动到列表的顶部，让您一目了然地了解哪些资产成本最高以及原因。
2.使用关键性矩阵进行可视化
一个临界矩阵（这听起来非常书呆子和复杂，但事实并非如此）只是一个图表，其中在 X 轴（水平）上绘制了故障概率，在 Y 轴上绘制了故障的后果（垂直）。像这样：
为了向您展示如何创建图表，我们将通过一个示例对其进行分解。
假设我们清点了以下设备：发电机 11、12 和 13 .
我们查看了每台设备的维护记录，并掌握了确定每台设备的 PoF 和 CoF 所需的数据。
为了绘制此图，我们需要通过分配一个表示每个生成器可能发生故障的可能性的分数来对生成器 11、12 和 13 的故障概率 (PoF) 进行评分。
分数范围可能如下所示：
1 =三年内极不可能发生故障
2 =三年内不太可能发生故障
3 =不太可能或不太可能发生故障
4 =很可能发生故障
5 =失败的可能性很大
提示#1：您可以使用任何您喜欢的评分系统。如果你更容易想到百分比（即 10% 的失败几率，20% 的失败几率，等等），那么，无论如何，去吧！
现在我们已经建立了评分框架，让我们开始评分。
我们的数据告诉我们，在过去的 3 年中，11 号发电机出现了 5 次故障，12 号发电机出现了 2 次故障，13 号发电机出现了 3 次故障。根据这些数字，让我们给出以下分数：
故障概率等级
发电机11 – 5分
发电机12 – 2分
发电机13 – 3分
接下来，是时候为每个生成器分配故障后果分数了。同样，我们需要创建一个评分系统来表示每个资产的后果级别。 （您也可以以任何您喜欢的方式为您的 CoF 评分）。
让我们来衡量失败的影响：
发电机 11 – 这台发电机被流动夜间工作人员用来为照明提供电力。如果它坏了，工作人员就不能继续他们的工作，这会造成 5,000 美元的时间浪费、人工项目延误等。维修费用通常为每次故障 300 美元。
发电机 12 – 这是一个很少使用的旧发电机。这个发电机的故障不会产生很大的影响。维修工作、浪费的时间、劳动力等仅需 500 美元。每次故障的维修费用通常为 300 美元。
发电机 13 – 这台机器用于在院子里随机锻炼。在院子里随意锻炼并不紧急，但在无法完成时确实需要花钱。浪费的时间、劳动力等方面的估计损失为 2,500 美元。每次故障的维修费用通常为 200 美元。
失败后果等级
1 =每年成本低于 2,500 美元
2 =每年成本在 2,500 美元到 5,000 美元之间
3 =每年成本超过 5,000 美元
然后，我们会根据每台机器的特定后果（成本）为每个生成器分配一个分数。像这样：
发电机 11 =3
发电机 12 =1
发电机 13 =2
提示#2：找出失败后果的最佳方法是与您的团队交谈。询问他们如果某个特定设备无法工作会发生什么以及他们的成本是多少。查看您的 CMMS 或维护记录，了解维修费用。这些措施将使您深入了解设备故障的真实成本。
现在我们有了失败的概率和失败的后果分数，是时候绘制我们的数据了。这个图表看起来像这样：
靠近或位于红色区域（编号 11 和 13）内的发电机的风险水平远高于图表左下角的设备（编号 12）。在这种情况下，我们可能会考虑为发电机 11 和 13 制定新的维护策略。
这是关键性矩阵的一个极其简单的版本，因为我们只绘制了一些资产，并且我们将 PoF 和 CoF 评分保持在非常基本的水平。但是，您仍然可以很好地了解哪些资产将从维护计划中受益最多。资产越多，此图在为维护计划快速选择资产方面越有利。
将响应式维护减少 73.2%
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您如何知道要实施哪种类型的维护？
既然您知道哪些资产需要维护计划，那么您如何为每台机器选择正确的计划？
我们不想告诉您，但没有预先确定的标准策略可以自动为您的公司发挥最佳作用。每个设施都不同，装满了不同的设备，生产不同的产品，由不同的人操作设备。
话虽如此，以下是一些有助于您确定实施哪些维护策略的问题。
我的维护资源有多少？
可悲的是，在维护领域，随着资源池不断缩小，您每年都会做更多的事情。在一个完美的世界中，您的维护人员将足以完成工作，但这种情况很少见。在考虑维护策略时，您需要考虑资源。
例如，如果您没有人力按计划执行 PM，则预防性维护计划将无济于事。
制造商推荐什么？
制造商应该是您的首选信息来源。通常，设备手册会详细说明需要完成哪些工作才能使其得到妥善维护。话虽如此，请记住，这些是一般准则，并且根据您的情况，您可能希望增加或减少频率。
每项资产的更换成本是多少？其预期剩余寿命是多少？
在剩余寿命很短的非常旧的资产的情况下，您可能会发现最好将资产运行到故障，然后购买替代品。如果资产具有非常高的 CoF，这可能不是真的，但幸运的是，您现在知道如何找到这个答案 🙂
它在您的临界矩阵中的哪个位置？
如果资产落在矩阵的右上角（超级风险区域），那么您需要采取某种策略。您可以分配例行检查或实施预测性维护计划，让您仅在绝对必须维修的设备时才维修。
在您做出任何重大决定之前，请务必了解您的所有选择。查看我们对维护策略的深入比较，了解每种方法的优缺点。
从小规模开始，然后再扩大规模来降低风险
一旦您确定了哪些维护方法可能适用于您的资产，您就可以通过从小处着手来增加成功的机会。也就是说，只需几件设备即可将您的计划付诸行动。如果证明成功，则监控进度并从那里扩展您的策略。
如果您已决定实施维护计划，那么您应该考虑投资 CMMS 解决方案（如果您没有或正在使用旧的和过时的软件包）。
借助 Limble CMMS，您可以简化工作流程、收集质量数据并快速做出关键决策以优化公司的生产。
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