哈雷戴维森工厂凭借主动预测性维护实现卓越运营

"让引擎轰鸣。踏上公路。寻找冒险与随缘而至……" —— 1968年Steppenwolf经典《天生狂野》歌词

哈雷戴维森形象是可预测性的对立面。无日程。无计划。无边界。无牵挂。未知在弯道尽头。系上头盔、启动引擎、启程。

这是摩托骑行形象——被客户拥抱、在音乐、电影、广告和电视节目中歌颂的生活方式。哈雷戴维森是逃离千篇一律、打卡上班、朝九晚五、向老板汇报世界的出口。

然而哈雷戴维森制造形象全关于可预测性。无惊喜。无瓶颈。无故障。无停机。前路清晰。只需开启生产设备、创造价值。

这是可靠性形象——由维护构建、被生产、运营、财务、厂务和公司管理层员工拥抱的生活方式。可靠性培育的可预测性是通往这家真正美国工业公司产量、生产力、效率和盈利能力提升的入口。

或许没有哈雷戴维森工厂比位于密尔沃基郊区Menomonee Falls的动力总成工厂更体现这种精神和愿景。

威斯康星州Menomonee Falls的哈雷戴维森工厂频繁使用多种预测性维护工具解决机械问题。

"许多地方推崇被动维护和救火式应对，"工厂维护经理Larry Angel说。"从哈雷角度看，若真想全垒打，是后台流程——改进工作——创造差异。不激动人心。他人不易看见。但这节省时间、精力和金钱。这是可预测性。我们信奉此道，认可做正确之事助我们达标的人员。"

机修工Gordy Pollari是工厂振动分析专家。

工厂维护组织坚定支持：

• 技术

• 聚焦细节与根因

• 团队理念

• 沟通与共享

首席维护可靠性工程师Dana Fluet说："有效运用这些'工具'，我们正向100%主动、零救火迈进……这是哈雷戴维森的经营之道。"

关键事实

工厂： 威斯康星州Menomonee Falls哈雷戴维森摩托车公司。Pilgrim Road动力总成工厂建于1997年。

占地： 480,000平方英尺。

员工： 约1,000人，含148名小时制维护工和10名薪资制维护工。生产每周5天、每天24小时。小时制工人由美国钢铁工人联合会和国际机械师协会78分会代表。

产品： 哈雷摩托车发动机和变速箱部件。

产量： 2006年公司整体循环出货349,196辆（2005年329,017）；Buell品牌12,460辆（2005年11,166）。

注： 2006年销售额$61.86亿、利润$10.43亿……2007财富500强第369位，较上年上升11位……除Menomonee Falls外，哈雷在威州另有五城设施（密尔沃基、Wauwatosa[2]、Tomahawk、Franklin、East Troy），及宾州York、密苏里Kansas City、阿拉巴马Lincoln。

PDM的力量
工厂制造三种动力总成变体的发动机和部件，并非激进维护策略新手。"我们一直有非常激进的维护部门，"在现场有19年经验的电工Dean Bodoh说。但自Angel 2001年和Fluet 2003年入职以来，步伐、进展和实力大幅跃升。

Angel和Fluet改变了外包预测性维护（PdM）活动的心态，将责任和机会置于部门熟练技工身上。"许多公司在测试或尝试PdM时外包，"Angel说。"我们发现利用自己人能更有效监控和掌控设备问题。且摆脱外包商一周或两周报告周转，获得即时性。"

Fluet来自核电行业，具备PdM技术先进知识。"Dana为我们打开大门，让我们知晓如何充分应用这些技术并利用发现，"Angel说。目标是提供非侵入式技术服务，对生产流程干扰最小。

这些维护领袖工作 culminated在2006年初创建PdM超级团队。"我们有合适人在合适位置，"Fluet说。"这是他们的全职工作。我们不搞半吊子。这些人提供技能和一致性。底线是节省时间、内部专业知识、整体成本节约和机器正常运行时间增加。"

预测团队包括：

• Bodoh，负责红外热成像。

• Randy Czeszynski，机床装配工，专注机械润滑和油液分析。

• Gordy Pollari，机修工，专注振动分析。

管道工Eric Radke和机修工Steve Cummins加入，作为维护相关持续改进活动领导者融入PdM应用。

机床装配工兼认证润滑分析师Randy Czeszynski管理油液分析项目。

"这些人对所做之事充满激情，"Fluet说。"我们未刻意挑选他们填槽。他们自愿。有深厚兴趣提升维护对工厂的贡献。"

每位PdM技术负责人接受大量培训精通专攻工具。Bodoh通过FLIR Systems热成像课程获一级认证。Czeszynski经Noria Corporation和Computational Systems Inc.课程，成认证润滑分析师。Pollari修CSI和Technical Associates课程，追求一级振动分析证书。

预测团队上白班，驻中央办公区。"这最大化沟通，"Fluet说。"互相交流所见所获，人人学习。团队协同效应增长。熟练人员与工具协作有助确认和验证发现。"

节省油和钱
预测团队首年，机械润滑/油液分析项目通过重写规则带来最大收益。部门转变润滑相关预防性维护（PM）理念。"旧PM流程和编写PM基本遵循旧手册，"哈雷员工17年的Czeszynski说。"六个月倒这油。一年倒那油。两年倒另油。引入油液分析项目，我们从基于时间转为基于状态体系。那些PM被重写；旧方式废弃。按需执行。这是触手可及的成果，为我们省下巨款。"

仅项目首六个月油耗降低就支付了部门精密油液分析实验室成本（哈雷内唯一此类实验室）。"我们未追踪可用性、废料处理、人力相关节约，"Fluet说。"我们也在设法记录这些节约。"

项目也重新定义"何为清洁油？""可能自建实验室以来最激进攻势是启动来油检测项目，"Fluet说。"最初未意识到来油污染有多严重——直到我们自己具备检测能力。"

有"干净"，有"真干净"。Fluet最初关注大罐储油。精密过滤系统将新油污染降至微乎其微的3微米。"输送至运输容器和加油站时，我们现在知道它在加油站处于预期清洁度，"Fluet说。Czeszynski随后教操作员作为工厂全员生产维护一部分正确润滑机器。Fluet制作彩色指导单，用照片图形标识每台机器正确润滑点和润滑剂类型。油/润滑项目目前扩展至磨损碎屑分析，以便如Czeszynski所言"提前三四月预测机器早期退化或故障迹象。"

规划通往工厂可靠性的独特路径

哈雷戴维森信奉预测性主动维护力量，但刻意决定工厂不采取千篇一律维护可靠性方法。

许多生产设施投资预测技术、探索PdM团队和无线智能维护系统益处，但大部分各自规划这些领域路径。"我们有自主权构建适配本站点需求的可靠性计划，"哈雷发动机部件生产厂维护经理Larry Angel说。"其他哈雷站点可同样做适配其需求之事。不同站点有不同环境、工艺或需求。这让哈雷如此独特特别。"

深度洞察
将热成像项目内部化并重审流程后也获巨大节约。外包商此前对为生产机械供电的开关设备半年红外扫描一次。扫描间隔中，作为PM计划一部分，厂电工打开电气柜验证接触器扭矩设置。后者需停机关联机器。一切已变。如今Bodoh不仅定期扫描开关设备，也扫描单台机器。"装配线用红外是巨大加分，"他说。"产线停机，工厂不赚钱。"他也定期扫描机柜和其他电气组件热点，使扭矩检查基本过时。这些红外活动无需停机。"我能出去用相机在故障前发现问题，为公司省时省钱。"

一例关联发电机PM任务。旧电气PM要求发电机停机。拉开分离开关后，机组全周飞轮需近一小时惯性停转。才能检查。今日Bodoh在运行发电机上打开电气面板全扫描。15分钟PM完成。零机械停机。

另一例，Bodoh用技术揭露面板内接触器棘手易忽视问题。间歇性问题导致偶尔机器跳闸。"Dean扫描显示面板内环境温度146度，"Angel说。"仍在运行但撑不久。有此相机信息，我们深入识别问题。接触器正面完美，侧面却烧焦。接触器发热，可能有坏焊点。发热失去接触，冷却恢复接触。仅目检难发现。看似正常。但相机给另一视角。"耗时巨大缩减。"故障排查时间从数小时——或电工守候一两班次等待再次故障更久——缩至分钟，"Angel说。"获图像、找问题。去工具间取件、停机15分钟更换、搞定。解决了。技术带我们达根因。"

良性振动
可预测性和检测也是振动分析项目副产品。工厂对这项PdM技术最多实操经验。外包商1990年代末设定项目原始分析参数。维护部门随后将工具实施设为机修工兼职。"尚可，"Fluet说，"但有改进空间。"Pollari登场。晋升全职振动负责人后，用双通道分析仪和键盘提升可靠性和趋势能力。9年哈雷资深员工Pollari说工作重要但远非性感。"大量时间做数据库工作，"他说。"外包商建立初始项目。公司像那样进来，典型用标准分析参数看有水泵机器或特定马力范围电机。我接手那些数据集，调整分析参数使其特化于我们机器。我会看机器弄清电机转子条数、定子槽数、特定轴承型号。泵则检查叶轮叶片数、轴承型号、工艺温度。这些特征须入库以便准确获取振动数据、做彻底诊断。这样巡检时获取良好可趋势数据，能在故障前识别潜在部件问题。"

技术在发现电机主轴超基线状况等领域显效。后续主动工作化解灾难性故障风险。换件未影响生产。Pollari工作让维护有效向内外沟通发现。"'我认为有振动问题'变'我们有振动问题。是内侧轴承。送电机外修或内修换轴承'，"Fluet说。"我们确切知道修什么换什么。"

智能解决方案
此哈雷工厂凭油液分析、热成像、振动分析实现高可预测性。但即将推出额外技术将能力推向未知疆域。自1999年，公司特别是Menomonee Falls厂资助Jay Lee博士智能维护系统（IMS）领域研究。Lee教授始创威斯康星密尔沃基大学智能维护系统中心。今日项目驻辛辛那提大学。其开创性工作开发基于状态的传感技术，能预测预报设备性能至"近零故障"状态可达。
今夏工厂将成真正采用智能维护的先锋。实施项目酝酿两年。2005年维护部门从Techkor Instrumentation采购无线传感设备。Lee项目学生去夏天全程在厂开发用触发机制启动捕获机器监测数据的计算机程序。本质上跨越基于时间的感知能力，在首个事件或异常迹象即采集数据。此后Techkor开发传感技术与计算机程序间通信协议。真解决方案计划5月底或6月初交付。"仍在开发和幼年期，"Fluet说。"今夏将开始见此技术实际日益收益。"八台机器作关联IMS项目初始测试区。计划秋季扩展至厂1,400总资产中关键机器。收益将巨大。"现在Gordy有巡检振动项目，"Fluet说。"他须物理将机器退出生产、固定主轴速度带刀具、取振动数据。信息好但反生产因为我们移除机器获取非侵入数据。无线系统将在任何异常触发并允许采集数据。未来Gordy能坐桌前主动监看设备实时状态。"振动非唯一应用。"也将监测电流。可监测刀具寿命，"他说。"新刀具从主轴电机汲取X电流。刀具变钝，该刀具电流需求开始攀升。可建基线、独立追踪每特定刀具寿命。有些机器特定工艺用60-70刀具。未来某刻我们能为每特定刀具建基线、独立追踪寿命。此计算机程序前提将对未来预测技术使用产生巨大影响。"Fluet和Angel设想IMS开启基于数据发现自动生成工单和警报时代。"我想要触发机制警报操作员：'主轴现不利趋势，联系维护'，"Fluet说。"电气工程师在安装安灯板，标旗特定机器需关注。"Angel说："影响巨大。生产即时见效。维护直接助生产更具成本效益。"

人力
技术重要并深深影响维护部门未来计划。但这哈雷工厂王牌——文中多项举措所证——是人。他们的工作，作为个体和群体/团队成员，成就世界级可靠性和可预测性。
Fluet在修订机械规格手册中扮演重要角色，供现有和潜在供应商使用。这200+页书按公司维护可靠性要求对原始设备制造商设计哈雷专用机器设严格准则。含设计特征、出厂测试、标准化等标准。
关联这些书面规格，工厂还组装资产整合团队，在新机器上厂前制定完整养护策略。团队含熟练技工代表、PdM团队成员、工程师和机器操作员。资产养护策略源自全面可靠性中心维护分析。含完整PM清单和计划、PdM清单和计划、综合备件清单。
维护代表也与工程师和操作员在设备改进团队合作。他们以改善/RCM形式联合审视慢性机械问题、开发养护、使用和/或设计解决方案提升性能。
此类团队和项目、或PM/PdM/RCM/IMS活动发现，通过最佳实践圈或电子室共享给其他哈雷工厂。最佳实践圈是特定学科领导（维护管理、可靠性工程等）季度面对面会议。电子室是基于Web出口，特定部门、工作组或职能人员汇编分享会议记录、文档、程序和策略。
周可靠性会议聚维护领袖与规划员、生产领袖和厂总经理。践行"不知昨日何事、无法预测明日"，他们对近期设备问题做事后复盘。也讨论新兴问题应战计划。
沟通驱动人力也体现小事。维护工作组顾问Jim Breister走访近期维护活动发生的生产区。与操作员闲聊确保满意、并识别部门可解决的额外需求。"我知所有操作员名字，"Breister说。"良性沟通导致良性决策。"

'我们到终点了吗？'
哈雷戴维森在通往维护伟大之路上。专业同行视其维护组织为领跑者。"哈雷戴维森做得极棒，"丰田北美制造设施工程经理Bruce Bremer说。丰田同事David Absher，肯塔基乔治敦厂设施控制经理，同样印象深刻。"我审查过哈雷维护一些工作，"他说。"我震撼了。"
可预见地，摩托制造商偏转大量赞誉。"我们在10%还是20%路程？不知，"Angel说。"我见我们在曲线底部上行。还有太多可做。"这不只是管理立场。"年年更好，"Bodoh说。"我认为我们即将把这推向完全不同层级。天空才是极限。"这让他们的引擎持续轰鸣。"希望近期所有PM变预测性，"Czeszynski说。"无惊喜。我认为公司将随我们继续推进此项目获巨大受益。承诺太多了。"
天生可预测。
您不会在二头肌纹身或头盔喷绘上找到它。然而这是任何制造商都应追求的可靠性形象和生活方式。

追随领袖：维护监督经验教训

此哈雷工厂维护领袖从可靠性增强经历中学到了什么？

Larry Angel，维护经理： "这些过程需时间。沟通、反复沟通和解释是关键。人人需理解您在做什么、为何做。若做到，人们会开始认同。起初维护部门一些人轻视这些，因不理解。但当自家技工和同行展示这些有效时，他们信服了。"

Jim Breister，维护工作组顾问： "建立信任巨大，尤其与运营。我们能带这些家伙强数据说'我们需做此事'。当你能走到某人面前说'是内侧轴承'，震撼他们。拥有成功案例并推广也重要。Dana擅长向外宣传。他是我工具箱重要工具。"

Dana Fluet，首席维护可靠性工程师： "全关于可信度。预测技术和预防性维护努力成果证明整个维护组织确实在提升机器可用性上做得极棒。有发现时，我带失败部件去周可靠性会议，向维护外领袖展示如何提取数据。显示我们在追正确修复。非扫地出门。我们在识别和修正正确部件。显示'维护'是我们可依赖的熟练劳动力。"