如何使用数据使您的维护供应链更有效

Warwick Analytics (www.warwickanalytics.com) 的 Dan Somers 与 Manufacturing Global 讨论软件现在如何能够准确地自动化维护...

Warwick Analytics (www.warwickanalytics.com) 的 Dan Somers 与 Manufacturing Global 谈论软件现在如何能够准确地自动化维护和保修分类流程，以及这对行业中的工程师、经理和机械师意味着什么。

将正确的设备和零件留在现场以维修和维护生产设备是一种平衡行为。您需要保持制造运转，但您不希望将大量资金用于可能数月、数年甚至永远不会使用的设备和零件。或者，使用具有不可预测停机时间的工厂设备可能会因生产可用性损失和计划外维护而造成大量成本。

有效的维护、维修和大修“MRO”是关于规划、管理、协调来自各种供应商的服务和交付，实时了解每个零件的位置，并确保资源密集型流程与成本一样尽可能有效。

有效的 MRO 依赖于准确及时的信息。特别是，了解确切的问题以及已采取的行动对于预测和预防未来这些问题至关重要。

目前，对维护和维修非结构化“自由文本”数据的分析需要经验丰富的人员在整个分析周期内进行大量人工输入，以确保信息的一致性和准确性。否则，公司可能不知道发生了多少类似事件以及它们是否正在上升，或者有共同的根本原因。这些信息可能隐藏在文本中，并使用不同的词、速记和语义来描述类似的事件。相反，类似的问题可能会因描述的细微差别而变得不同。

文本挖掘工具可以发现关键字，但目前只有人类才能提供将原始数据转换为知识的最终洞察力。通常，这来自对事件的更全面的解释，将非结构化数据与来自不同数据源或先验知识的结构化和可推断信息进行比较。

目前这种方法的挑战在于，人类可能会主观地行动、犯错误，而且他们的个人能力不快速或不可扩展。

此外，跨不同数据库的任何分析（例如尝试组合诊断或制造数据）都会带来更多技术挑战。

鉴于这些压力，MRO 供应链的效率和改进早已成熟。

该行业已成功采用新技术和新技术，这突出了可以实现的可能节省。

2014 年，普华永道对 100 多家制造和维护公司进行了调查，发现使用 3D 打印（也称为“增材工程”）来提高使用点的备件可用性，通过减少浪费和减少劳动力来降低成本。大多数公司已经报告了与产品开发和定制相关的速度和灵活性方面的显着提高。研究接着说，如果仅 50% 的备件是使用这项技术生产的，那么将节省 34 亿美元的成本。

还有一些技术已经用于交通运输（MRO 问题通常更为严重）。 IFS 航空航天欧洲总监 Espen Olsen 挑选出可能对适用于制造业和航空航天的 MRO 产生最大影响的关键技术包括移动技术（配备移动应用程序的工程师可在需要时访问相关信息）和可穿戴设备技术。日本航空公司已经在他们的维护过程中使用了谷歌眼镜。这种眼镜是在停机坪上围绕飞机工作的工程师佩戴的。飞机的图像会发送给维护专家进行评估，然后他们将看到的任何问题反馈给地面工程师。

Espen 强调的另一个技术趋势是大数据是预测未来的关键。他说：“在 MRO 中，利用数据的秘密来实现从预测分析到更大的库存优化、更好地监控使用模式以及实时跟踪和分析设备的健康状况等一切都具有巨大的潜力。但到目前为止，对于它的主要用途，或者更重要的是，识别哪些数据有用，哪些没有用的方法几乎没有答案。

“在 2015 年，商业部门将而且必须正面应对大数据。特别是我认为使用大数据进行预测分析。通过提供有关资产故障的关键数据，然后可以将其集成到物流系统中，以帮助告知和改进未来的设计、优化使用并降低总生命周期成本。”

现在，随着可以自动执行 MRO 分类过程的新软件的推出，这一预测得以实现。

AMROC 是 Warwick Analytics 的新产品，也是一种可能的方法。它会自动转换不同的和非结构化的维护数据。事实证明，它可以显着提高航空航天运营商、维护人员和制造商的洞察力，现在制造商和能源公司正在其工厂 MRO 中使用它。

那么它是怎样工作的？正如我们所知，维护和维修“自由文本”数据的分析目前需要经验丰富的人员在整个分析周期中进行大量人工输入，以确保信息的一致性和准确性。但是，AMROC 将包括文本、日志和诊断在内的非结构化和半结构化数据转换为结构化数据以进行分类。该软件自动从结构化和非结构化数据中挖掘出数千种不同的可能模式，然后根据这些模式近乎实时地对问题进行结构化和分类，大大减少了手动分类和量化自由文本所花费的时间维护和维修数据。数据不需要清洗，因此不受假设和错误的影响。

借助 AMROC 等新的 IT 技术，运输和制造中的 MRO 成本将下降，但需要创新的不仅仅是大型企业和 OEM。在 MRO 方面，处于供应链顶端的公司要求他们的供应商也提高他们的生产力。

总之，有一些新技术有望通过从数据中查找信息并使用它来理解和预测问题来帮助改进 MRO。他们永远无法取代有经验的人，但他们将能够极大地帮助那个人获得丰富、准确和及时的洞察力，并使整个 MRO 供应链更有效率。

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