修复损坏的维护策略：PM 优化和 FMEA
上周在 Fiix 博客上，我们研究了维护后故障现象以及为什么它们比应有的频率发生得更频繁。
从表面上看，这是一个令人不安的问题：如果设备仍然会出现故障，为什么还要为维护策略投入资源呢？当然，问题的根源要复杂得多。我们上周得出的结论是，维护后的故障要么是因为工作做得不正确，要么是因为整体上做了太多的工作。换句话说，被标记为预防性的维护工作实际上会产生相反的效果。从这个角度来看，PM（预防性维护）优化是解决问题的合乎逻辑的方法。
什么是 PM 优化？
Reliable Plant 将 PM 优化定义为“提高 PM 过程有效性和效率的过程”。他们继续区分 PM 有效性和效率：“有效的 PM 解决并减少特定的、可能的故障模式的后果。高效的 PM 是使用完成任务所需的最少劳动力、停机时间和材料来执行的增值任务。”
看看这个定义，一个更清晰的画面开始出现：PM 优化的目的是确保维护在整体上增加价值。这涉及查看每个 PM 并确定 1) 是否确实需要它，以及 2) 它是否对预期的整体操作产生影响。但是，如果首先创建了所有这些 PM，组织如何开始确定哪些 PM 正在增加价值？答案在于分析因果关系。
使用 FMEA 优化 PM
PM 优化的过程从查看故障数据并将其与您现有的 PM 计划进行比较开始。 CMMS 软件在这里必不可少，因为它允许您回顾工作订单历史记录、故障数据和维护计划。一旦您在您正在进行的预防工作的背景下收集了有关历史设备故障的数据，故障模式就会开始出现。
这是称为 FMEA 或故障模式影响分析的更大过程的一部分：asq.org 将其定义为“用于识别设计、制造或组装过程中所有可能故障的逐步方法”。换句话说，这是一个确定设备可能发生故障的所有不同方式或模式的过程，并分析这些故障对整个系统的影响。
从这里，您可以开始解析因果关系。您的 PM 是否真的防止了他们打算防止的故障？相反，它们是否会导致故障发生？您能否将故障数据与 P 到 F 曲线（衡量潜在故障和功能故障之间的时间间隔）进行比较，看看是否可以及时预测和预防给定故障？
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底线：真正的预防在于仔细分析
当然，这里的趋势是分析。它是许多维护策略的支柱：以可靠性为中心的维护、预测性维护和精心计划的预防策略，仅举几例。通过 FMEA 优化您的维护计划应该成为普遍做法。简而言之，任何维护策略都不应该基于即插即用或故障时修复的心态。如果您希望您的预防性维护策略真正具有预防性，您必须愿意在该策略中寻找漏洞，以便您可以继续加强它。
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