掌握预防性维护：提升设备寿命与制造业 ROI

在问题成为问题前修复

对全球制造商而言，预防性维护长期作为延长设备寿命、延伸资本支出投资回报 (ROI) 的工具。其重要性沿正式和非正式路线凝聚：基于观察经验的自创计划、OEM 提供的手册、帮助公司坚守严格维护排程的复杂软件。

但虽然预防性维护概念存在数十年，许多工业界人士考虑它能否更有效。虽少管理者愿让机器零件运行到故障缩短设备寿命，但其他人想知道预防性维护是否已优化到最大。若是，由物联网实现的预测性和处方性计划等增长趋势是否为下一逻辑步骤？

什么是预防性维护？

预防性维护，也称预防维护，或简 PM，是制造业内用于优化、延长生产设备生命周期的正式化计划。通过系统性排程设备维护，制造商寻求在问题变成故障前识别修复。

预防性维护可基于日历，在零件损坏磨损前更换。也可基于用量，考虑 24/7 连续运营工厂等环境的运行时间。或基于状态，用零件和设备视觉或测量状况，用于随产品不同磨损程度运行的制造环境。

物联网可通过用实时机器数据驱动维护，解锁更有效维护计划。

预防性维护的重要性

预防性维护是行业系统化、改善设备绩效的首次尝试。历史上，公司靠“反应性维护”运行，零件可运行到故障前才修。意图是在失去宝贵维修时间前捕获最长可能运行条件。

然而，随着测量和统计抽样更可用，维护专业人士发现预防性维护在几乎所有情况下是更好方案。预防性维护的重要性体现在其计划性和排程性方法中。

公司可设计预防性维护计划核算运行时间、用量、条件等因素。从此法，可开发专业培训、更准确预算、更好资本支出计划。

收益与优势

设计良好的预防性维护计划有诸多收益，包括：

成本节约

在零件故障前更换，周围零件过度磨损或损坏机会减少。此做法总体带来成本节约。

安全改善

零件常磨损至故障可能解体、以多米诺效应损坏其他零件。在此点前更换，设备对操作员和技工更安全。

质量改善

现代生产设备依赖高精度在短时间生产大批量商品或为定制应用生产紧规格零件。在零件磨损前更换，保持机器公差，产出更高首件合格品。

减少停机

易故障零件常导致更长停机，因可能熔合或嵌入机器其他部位。此故障增加清理碎屑、从冻结轴等机构松动零件所需时间。PM 计划中更换零件意味着计划停机中更快维修、减少非计划停机。

提高可靠性

因预防性维护计划和排程，生产排程可靠性大幅增强。管理者理解维护是系统性的，无需再“祈求好运”盼最好结果。

延长设备寿命

实施正式预防性维护计划，机器寿命可大幅延长数年甚至数十年。更长寿命减少资本支出计划所需宝贵投资美元，让公司战略性而非被迫规划资本支出。

通过分析设备健康和绩效，维护团队可采取更主动方法，用数据驱动洞察做更有效决策。

预防性维护的劣势

预防性维护计划基于假设和概率。当然，许多情况下可磨练这些以紧贴零件寿命。但作为概率系统，基础预防性维护策略缺乏精准数据变得更有效。

因此，最流行的预防性维护形式有许多劣势，包括：

过度维护

因 PM 计划依赖假设和概率，过度维护始终是问题。可能指过度时间和人工检查、复查可能不存在的问题。或基于 OEM 提供维护间隔图表更换零件，未核算特别重或轻载应用影响零件磨损。任一情况，过度服务增加成本。

意外故障

即使设计最好的预防性维护计划也无法核算非计划机器故障。因 PM 计划基于假设驱动非数据驱动，随机故障和意外磨损可能在 PM 间隔间不可检测。

大量持续培训

虽可靠 PM 计划提供专业培训机会，但随时间可能变昂贵。新设备上线需复训核算新功能。PM 系统须同步更新，过程变得不那么具成本效益。

预防性维护类型

若想深入了解制造商可用的不同维护类型，阅读完整文章。此处总结不同预防性维护策略：

• 基于时间的维护： 建立维护活动日历间隔。
• 基于用量的维护： 在机器使用达到一定量、零件损坏前更换。
• 基于状态的维护： 当零件似乎磨损过度无法继续正常工作时更换。了解更多机器状态监控。
• 预测性维护： 利用历史数据预测零件何时损坏，基于预测在损坏前更换。通常但不总是利用人工智能和机器学习。
• 处方性维护： 用高级数据分析方法做的不止预测故障点，而是提供假设性结果，以便在故障、安全隐患、质量问题发生前选择最佳行动及实施时机。

BC Machining：世界级预防性维护范例

对 Bob 和 BC Machining 员工而言，断刀和废品曾是生活常态。根深蒂固到 Bob 以 200% 产能跑机器，单纯接受因断刀损失的时间材料，成常态而非异常。

Bob 说：“断刀造废品，就是扔钱。”

为最终解决此问题，Bob 寻求 MachineMetrics 帮助，使用我们开创性新产品 MachineMetrics Predictive，这一解决方案使他们能在导致断刀、废品、昂贵停机的 Star CNC 机器上诊断、预测、自动预防机器刀具故障。

快速成功部署后，短短几周结果不言而喻：“自用 MachineMetrics 预测性断刀技术，几乎所有浪费被消除。我们算瑞士车床年节省约 $72k… 简直是里程碑。”

此案例研究访谈中，BC Machining 团队分享使用 MachineMetrics Predictive 经验及技术对其车间和利润底线的戏剧性影响。

阅读完整案例研究。