数据为何是可靠性工程基石

在当今技术驱动世界，数据是战略决策的枢纽。驾驭这一潜力的学科——数据科学——使公司能收集、审视、应用信息以做更明智、循证选择。

近期预测全球数据量将达2025年163泽字节——每泽字节等于一万亿吉字节。这种惊人增长迫使组织直面存储、质量、治理关键挑战。

本文探讨为何可靠数据支撑严谨可靠性研究。可靠性核心是设备、系统、设施在规定间隔、定义工况下无故障运行的可能性。因此，精确历史失效数据及其妥善分析对任何可信可靠性评估不可或缺。

数据分析释放海量数据集潜力，提取可执行洞察引导更好决策。这仅在数据完整性无可挑剔时可行；有缺陷数据必导致错误结论。

数据分析收益

可靠性分析赋能管理者和工程师做明智技术和财务决策。通过分析数据，他们能优化项目设计、降低成本、预测部件寿命、调查故障、设定适当保修期、排程有效检查、识别关键绩效指标（KPI）。准确数据是全面可靠性研究基石。

数据收集和过滤是任何可靠性工程师核心职责。涉及系统收集评估关注变量信息，回答特定研究问题、检验假设、支持可执行结果。

准确、诚实数据收集是统一所有研究工作的共同分母，确保每项研究从可靠基础起步。

多种工具技术可处理数据提升准确性和可靠性——如异常值剔除，防止可靠性计算结果偏斜。

建立稳健数据

任何运行设施中，可靠数据——涵盖维护日志、故障记录、运行窗口等——构成可靠性工程研究基础。不幸的是，许多公司缺乏有效数据收集管理所需系统、流程、文化。

稳健数据库必须捕获存储所有有意义数据点。仅收集关键数据子集的数据库可能给出不完整、潜在误导的运营和资产健康视图。

使用经验证工具——保证可靠数据收集的方法——能改善实践。例如芬兰公司报告约六分之一已结维护报告（17.2%）遗漏失效模式，无一记录备件详情。此类缺口表明数据库狭窄，无法捕获关键故障位置和影响。

及时数据报告也关键。周报或月报的维护部门比动态实时汇总系统更易丢失关键信息。

最佳实践是在收集存储系统内定义高质量数据标准，尽可能自动化以确保一致性和可搜索性。依赖开放文本字段将分析变为手工任务；应保留为补充细节，非主要数据点。

系统应为每个有意义变量设专用单元格，尽可能用下拉菜单标准化描述和报告。数据库跨度一致性对大规模可靠性研究至关重要。

先确定所需报告和分析，再决定包含哪些数据字段。可靠性研究需数据库捕获备件、失效模式、工时、重大检查发现、受损部件、常规活动等维护细节。这些字段结构化下拉菜单使软件能自动计算MTBF、可用性等可靠性KPI。

数据质量因素

工具与技术

广泛工具支持数据质量目标，从去重、数据集成到迁移和分析。这些工具通过组合分类原始数据帮助发掘趋势模式。

许多现代解决方案移动端赋能，减少数据采集中人为和系统错误。采用此类技术可显著提升数据质量。

人员与流程

每位员工——从维护班组到工程师和高管——须理解数据在组织中的角色。包括明确收集什么数据、多频、为何目的。培训和清晰流程对维持可靠一致数据收集存储必不可少。

组织文化

管理层支持和数据驱动文化对质量至关重要。监控数据完整性的KPI应上报领导层。启动新项目或倡议时，组织常需调整流程、角色、结构、技术以捕获相关数据。

持续改进驱动成功；数据量和质量为引擎加油。持续培训强化数据重要性，培育重视准确信息的文化。

数据对可靠性的影响

考虑案例：某设施拟安装新气油分离包（GOSP）含原油稳定单元提升产油。GOSP含分离罐、湿原油处理、水油分离、气体压缩、火炬系统、输送泵、稳定单元。

可靠性、可用性、可维护性（RAM）研究预测新设施产量可用性、对标目标。研究识别吞吐瓶颈、推荐改进、验证运营理念、概述补救行动或设计变更。

通过访谈现有班组收集的原始维护数据显示若干问题。例如，暗示每10个月压缩机因机械密封失效停机30天，意味着10%停机归因密封。此假设对采用新技术、吸取老厂教训的新设施不准确。

同样，数据暗示因轴点蚀每四年需30天维护。新设计升级材料消除此问题。

此外，振动平均修复时间（MTTR）列为60天，而新压缩机得益于改进备件管理仅需4天MTTR。

这些错位假设演示：源自老化资产的数据如何误导现代装置决策。

表1. RAM研究收集的原始现场数据

表2展示可靠性工程师过滤后同一数据集。他们移除可通过仪表自动纠正的维护问题，按维护和运营策略分类数据，隔离设计相关问题如瓶颈和产能约束。

修正数据可应用于新设施指导设计优化。例如，气体压缩机失效模式现显示干气密封MTBF八年、MTTR三天。升级材料消除轴压缩机腐蚀假设。

表2. RAM研究过滤后数据

图1基于原始和修正数据集对比两模型可用性和产能。有缺陷数据得出新设施可用性77.34%，修正数据预测99%——巨大差异反映现实。

图1. RAM研究可用性和产能结果

图2. 输入数据、设计、仿真结果关系

输入数据质量决定任何可靠性模型准确性——“垃圾进，垃圾出”。建立在清洁、结构良好数据上的RAM模型实现优化和精确KPI计算。

聚焦可靠性研究中，工程师分析运营数据识别“恶性行为项”——高维护成本和高失效率部件。源自不完整或偏见数据的建议冒忽视真实问题、在错误优先级浪费资源风险。

因此，明确定义所需数据类型和数量的高效数据收集系统，对维护规划、备件管理、预算、技术问题解决的明智决策至关重要。

提升数据质量三大关键步骤

1. 部署正确数据库平台

所选方案应强制在关闭维护通知或工单前完成所有必填字段。这消除损害数据一致性的捷径。

2. 将现有功能整合为统一解决方案

整合可靠性功能的单一平台减少分散系统。例如，将备件追踪与维护通知整合，确保每次备件移动关联特定工单。

3. 实施数据质量保证计划

组织层面定期数据质量审计必不可少。实用方法：各设施随机抽样5%维护通知和工单，评估数据完整性，用发现改进流程和系统使用。

数据是基石

全面资产维护修理历史必须被准确捕获、存储、分析。一线员工——维护班组和运营人员——必须认识其在确保数据质量中关键角色。

数据是明智决策基础，数据质量处于每项可靠性研究核心。高质量数据赋能自信倡导、严谨研究、战略规划、透明管理报告。

作者简介

Khalid A. Al‑Jabr是沙特阿美可靠性工程专家，拥有18年以上专注设备可靠性的工业经验。持博士学位、特许工程师、工程管理和数据分析认证。

Qadeer Ahmed是沙特阿美咨询可靠性工程师，18年经验。特许工程师，持博士学位、认证维护与可靠性专业人员（CMRP）、六西格玛黑带。

Dahham Al‑Anazi是沙特阿美咨询服务可靠性工程领导。拥有25年以上技术经验，持机械工程博士学位。