哈雷戴维森工厂在主动和预测性维护方面表现出色

“让你的发动机运转起来。在高速公路上行驶。寻找冒险和我们遇到的任何事情......” - 来自荒原狼 1968 年经典歌曲“Born to Be Wild”的歌词

哈雷戴维森形象是可预测的对立面。没有时间表。无计划;随意。没有界限。不关心。未知数就在拐弯处。只需戴上头盔，启动引擎即可骑行。

骑摩托车的形象 - 生活方式 - 被客户所接受并在音乐、电影、广告和电视节目中得到颂扬。哈雷戴维森 (Harley-Davidson) 是从同一个旧的、打卡时钟、8 到 5、向你的老板报告世界的出口。

然而，哈雷戴维森的制造形象完全是关于可预测性的。没有惊喜。没有瓶颈。没有故障。没有停机时间。未来的事情是众所周知的。只需打开生产设备并进行创作。

这是可靠性形象——生活方式——由维护建立，并为生产、运营、财务、工厂和企业管理中的员工所接受。在这家真正的美国工业公司中，以可靠性为基础的可预测性是提高产量、生产力、效率和盈利能力的关键。

也许没有任何一家哈雷戴维森工厂能像其位于密尔沃基郊区梅诺莫尼瀑布的动力总成运营工厂一样体现这种精神和愿景。

位于威斯康星州梅诺莫尼福尔斯的哈雷戴维森工厂经常使用多种预测性维护工具来解决机械问题。

“在许多地方，反应性维护和消防得到了庆祝，”该工厂的维护经理 Larry Angel 说。 “从 Harley 的角度来看，如果你真的想打出一个本垒打，你的后台进程——增强工作——会产生影响。它没有那么令人兴奋。其他人看不到那么明显。但是，这才是你的救命稻草时间、精力和金钱。这是可预测性。我们相信这一点，我们认可我们的员工做正确的事情来帮助我们实现这一目标。”

机器修理工 Gordy Pollari 是工厂的振动分析专家。

工厂的维护组织强烈支持：

• 技术

• 注重细节和根本原因

• 团队理念

• 交流分享

通过有效地使用这些“工具”，首席维护可靠性工程师 Dana Fluet 说，“我们正在朝着 100% 主动和零灭火的方向发展……这是我们在哈雷戴维森开展业务的方式。”

只是事实 <块引用>

植物： 位于威斯康星州梅诺莫尼福尔斯的哈雷戴维森汽车公司。朝圣之路动力总成运营工厂建于 1997 年。

网站大小： 480,000 平方英尺。

工厂雇佣： 员工约1000人，其中小时工148人，工资维修工10人。生产每天 24 小时运行，每周运行 5 天。计时工由联合钢铁工人工会和国际机械师协会 Lodge 78 代表。

产品： H-D摩托车发动机和传动部件。

生产： 2006 年公司周期总出货量为 349,196 辆（2005 年为 329,017 辆）； 2006 年 Buell 品牌周期出货量为 12,460 辆（2005 年为 11,166 辆）。

仅供参考： 该公司 2006 年的销售额为 61.86 亿美元，利润为 10.43 亿美元。 . . .它在 2007 年财富 500 强榜单中排名第 369 位，比去年上升 11 位。 . . .除了梅诺莫尼瀑布，H-D 在威斯康星州的另外五个城市（密尔沃基、沃瓦托萨 [2]、战斧、富兰克林和东特洛伊）以及宾夕法尼亚州的约克设有设施；密苏里州堪萨斯城；和林肯，阿拉巴马。

PDM 的力量
该工厂为安装在哈雷戴维森品牌摩托车上的三种动力传动系统制造发动机和部件，并不是渐进式维护策略的新手。

“我们一直有一个非常积极的维护部门，”在现场拥有 19 年经验的电工 Dean Bodoh 说。

但自从 2001 年聘用 Angel 和 2003 年聘用 Fluet 以来，步伐、进步和实力都大大加快。

Angel 和 Fluet 改变了外包预测性维护 (PdM) 活动的心态，而是将责任和机会放在部门的熟练技术人员身上。

电工 Dean Bodoh 接受过红外热成像方面的培训和认证。

“许多公司在测试或涉足 PdM 时将这些东西外包，”Angel 说。 “我们发现，通过利用我们自己的人员，我们可以更有效地监控和掌握设备问题。此外，我们可以通过将结果和报告的周转时间从 1 周或 2 周转变为即时性。外部承包商。”

Fluet 来自核电行业，拥有 PdM 技术方面的先进知识。 “就如何充分应用这些技术和利用研究结果而言，Dana 为我们打开了大门，”Angel 说。

目标是提供非侵入性的技术服务，并尽可能减少对生产过程的干扰。

这些维护领导者的工作最终于 2006 年初创建了 PdM 超级团队。

“我们有合适的人在合适的位置，”Fluet 说。 “这是他们的全职工作。我们不会半途而废。这些人为这项工作提供技能和一致性。底线是节省时间、内部专业知识、总体成本节约和增加机器正常运行时间。”

预测团队包括：

• Bodoh，负责红外热成像。

• Randy Czeszynski，一位专注于机械润滑和油品分析的木匠。

• Gordy Pollari，一位专注于振动分析的机器修理工。

管道安装工 Eric Radke 和机器维修工 Steve Cummins 也加入了他们的行列，他们将 PdM 应用程序融入了与维护相关的持续改进活动的领导者角色。

Randy Czeszynski 是一名经过认证的润滑分析师，负责管理油品分析计划。

“这些人对他们正在做的事情充满热情，”Fluet 说。 “我们没有出去为这些插槽亲自挑选这些人。他们是自愿的。他们对提升工厂的维护能力非常感兴趣。”

每个 PdM 技术领导者都接受了广泛的培训，以精通他的焦点工具。 Bodoh 通过 FLIR Systems 参加了热成像课程并获得了 I 级认证。 Czeszynski 通过 Noria Corporation 和 Computational Systems Inc. 上课，现在是一名经过认证的润滑分析师。 Pollari 已通过 CSI 和 Technical Associates 参加课程，并正在攻读 I 级振动分析证书。

预测团队在第一班工作，驻留在中央办公区。

“这使沟通最大化，”Fluet 说。 “通过相互讨论他们对每种技术的所见和发现，每个人都能够学习。团队的协同作用正在增强。这些技术人员及其工具的协作有助于确认和验证发现。”

省油省钱
在预测团队的第一年，机械润滑/油分析程序通过重写规则提供了一些最大的收益。该部门改变了与润滑相关的预防性维护 (PM) 理念。

“预防性维护和编写 PM 的旧流程基本上是遵循旧手册，”在哈雷戴维森 (Harley-Davidson) 工作了 17 年的 Czeszynski 说。 “六个月后，你倾倒这些油。一年后，你倾倒这个。两年后，你倾倒这个。通过引入油分析程序，我们已经从基于时间的系统转变为基于条件的系统。那些 PM 已被改写；旧的方式已经一去不复返了。我们按要求做所有事情。这是唾手可得的成果，它为我们节省了大量资金。”

如此之多以至于仅在计划的前六个月内减少的石油消耗就为该部门精心设计的石油分析实验室（这是哈雷戴维森内部唯一的此类实验室）支付了费用。

“我们没有跟踪与可用性、废物处理、人力相关的成本节约，”Fluet 说。 “我们也在努力记录这些节省的费用。”

该程序还改写了“什么是清洁油？”的定义

Fluet 说：“自从我们进入实验室以来，最激进的攻击可能是为我们的进油启动了一个程序。” “最初，我们没有意识到一些进油受到的污染——直到我们有能力自己测试进油。”

有“干净”，然后就是干净。

Fluet 最初专注于储存在散装罐中的石油。精心设计的过滤系统将新油中的污染水平降低到 3 微米。

“当我们将油运送到我们的运输容器和油站时，我们现在知道润滑站的油达到预期的清洁度，”Fluet 说。

Czeszynski 紧随其后，教操作员如何正确润滑他们的机器，作为工厂全面生产维护计划的一部分。作为一种说明工具，Fluet 创建了彩色说明书，使用照片和图形来识别每台机器的正确润滑点和适当的润滑剂类型。

油/润滑油计划目前正在努力扩展到磨损碎片分析，因此，正如 Czeszynski 所说，“我们可以提前三到四个月预测机器出现退化或故障的早期迹象。”

绘制实现工厂可靠性的独特途径 <块引用>

虽然哈雷戴维森相信预测性主动维护的力量，但它特意决定其工厂在维护和可靠性方面不采取千篇一律的方法。

它的许多生产设施都投资于预测技术，并正在探索 PdM 团队和无线智能维护系统的好处，但在大多数情况下，每个工厂都在这些领域制定了自己的路线。

“我们有自主权来构建适合该站点需求的可靠性计划，”该公司位于威斯康星州梅诺莫尼福尔斯的发动机和组件生产工厂的维护经理 Larry Angel。“其他哈雷戴维森站点也可以做同样的事情来满足他们的需求。需求。不同的站点有不同的环境、流程或需求。这是使哈雷戴维森如此独特和特别的原因之一。”

看起来更深入
在将热成像程序引入内部并重新检查其流程之后，也节省了大量资金。

一个外部承包商以前每半年对为生产机械提供电力的开关设备系统进行一次红外扫描。在两次扫描之间，作为 PM 计划的一部分，工厂电工打开电气柜并验证接触器上的扭矩设置。后一个过程需要关闭与这些机柜相关的机器。

所有这一切都改变了。如今，Bodoh 不仅对开关设备进行定期扫描，而且还对单个机器进行定期扫描。

“在装配线上使用红外线是一大优势，”他说。 “如果生产线断了，这家工厂就不会赚钱。”

他还定期扫描机柜和其他电气部件的热点，从而使扭矩检查变得相当过时。这些红外线活动不需要关机。

“我可以出去使用相机并在问题发生之前找到它们，从而为公司节省时间和金钱，”他说。

一个例子涉及发电机的某些 PM 任务。

之前的电动 PM 要求关闭发电机。在断开断路开关后，该装置的全转飞轮需要将近一个小时才能滑行到完全停止。然后，可以进行检查。今天，Bodoh 打开正在运行的发电机上的电气面板并进行全面扫描。 15 分钟后，PM 完成。没有机器停机时间。

在另一个示例中，Bodoh 使用该技术发现了面板内接触器的一个棘手且容易被忽视的问题。间歇性问题导致机器偶尔跳闸。

“Dean 的扫描显示面板内的环境温度为 146 度，”Angel 说。 “它仍然可以工作，但时间不长。根据那个摄像头的信息，我们更深入地观察并确定了问题所在。接触器的正面看起来很完美，但侧面已经煮熟。接触器加热，并且可能有一个”某处焊接不良。当它加热时，它会失去接触。当它冷却时，它会重新接触。仅凭目视检查很难发现它。它看起来很正常。但是，你可以用相机看到另一个视图。”

节省的时间是巨大的。

“它把故障排除时间从几个小时——或者更多，如果你有一个电工挂了一两个班次，等待它再次出现故障——到几分钟，”Angel 说。 “我们拿到了图片，发现了问题。我们去了工具台，拿到了需要的零件，关闭了 15 分钟进行更换，我们就完成了。它已经解决了。技术让我们找到了根本原因。 "

良好的振动
可预测性和检测也是振动分析程序的副产品。

该工厂在此 PdM 技术方面拥有最多的实践经验。 1990 年代后期，外部承包商为该程序设置了原始分析参数。维修部门随后将工具安装作为机器维修工的兼职工作。

“这已经足够了，”Fluet 说，“但还有改进的余地。”

进入波拉里。自从担任 Vibe 领导者的全职角色以来，他一直使用双通道分析仪和他的电脑键盘来提高可靠性和趋势分析能力。在哈雷工作了 9 年的 Pollari 表示，这项工作很重要，但远非性感。

“我的大部分时间都花在了数据库工作上，”他说。 “承包商设置了初始程序。当像这样的公司进来时，它通常会使用标准分析参数推出振动程序，以查看任何装有泵或电机具有特定马力范围的机器。我已经获取了这些数据集并调整了分析参数，使其特定于我们的机器。

“我将查看一台机器并找出该电机中有多少转子条。我将记录定子槽、特定轴承类型。在泵中，我将检查叶轮上有多少叶片，加上轴承类型、过程温度。这些特征需要放入数据库中，这样我才能准确地获取振动数据并进行彻底的诊断。这样，当我做我的路线时，我会获得良好的趋势数据，我可以识别潜在的故障前的组件问题。”

事实证明，该技术在发现电主轴高于基线的条件等方面非常有用。随后的积极工作化解了灾难性故障的风险。并且，这些变更并没有影响生产。

Pollari 的工作允许维护人员将发现有效地传达给组织内外的任何人。

“与'我认为我们有振动问题'相反，它是'我们有振动问题。这是内侧轴承。让我们将电机送出去或在内部进行更换轴承，'”Fluet 说。 “我们确切地知道我们需要修理或更换什么。”

智能解决方案
由于油液分析、热成像和振动分析，这家哈雷戴维森工厂实现了高度的可预测性。然而，它即将推出更多技术，将其能力推向未知领域。

自 1999 年以来，该公司，尤其是 Menomonee Falls 工厂，一直为 Jay Lee 博士在智能维护系统 (IMS) 领域所做的研究提供资金支持。 Lee 教授最初在威斯康星大学密尔沃基分校创立了智能维护系统中心。今天，该项目位于辛辛那提大学。他的开创性工作是开发基于状态的传感技术，可以预测和预测设备性能，达到“接近零故障”状态。

今年夏天，该工厂将成为真正采用智能维护的先行者。

这个实施项目已经筹备了两年。 2005年，维修部从Techkor Instrumentation购买了无线传感设备。去年夏天，Lee 项目的一名学生在工厂开发了一个计算机程序，该程序使用触发机制来启动从机器捕获监控数据。从本质上讲，它超越了基于时间的传感能力，并在事件或异常的第一个迹象时提供数据收集。

从那时起，Techkor 一直在开发传感技术和计算机程序之间的通信协议。真正的解决方案计划于 5 月底或 6 月初交付。

“我们仍处于这方面的发展和初期阶段，”Fluet 说。 “我们将在今年夏天开始看到这项技术的实际日常收益。”

八台机器将作为链接的 IMS 项目的初始测试区域。计划在秋季将其扩展到工厂总资产 1,400 台中的关键机器。

好处将是巨大的。

“现在，Gordy 有一个走动的氛围计划，”Fluet 说。 “他必须亲自将机器停产，用工具将主轴设置为固定速度，并获取他的振动数据。这是很好的信息，但对生产适得其反，因为我们正在将机器停产以获取非侵入性数据。这个无线系统会在任何异常情况下触发，并允许我们收集这些数据。未来，戈迪将能够进来，坐在他的桌面上，以实时状态积极观看设备。”

但振动并不是唯一的应用。

“我们还将监控电流。我们可以监控刀具寿命，”他说。 “一种新工具将从主轴电机中消耗 X 量的电流。随着该工具变钝，当前对该特定工具的需求将开始攀升。我们可以建立基线并确定工具寿命趋势。我们有机器一个特定流程使用 60 到 70 个工具。因此，在未来的某个时候，我们将能够为每个工具设置基线并独立跟踪每个特定工具的工具寿命。

“这个计算机程序的前提将对我们未来如何使用预测技术产生如此大的影响。”

Fluet 和 Angel 设想 IMS 将迎来一个基于数据发现自动生成工单和警报的时代。

“我想要一种触发机制，可以提醒操作员，说‘我们的主轴出现了不利趋势。请联系维护人员，’”Fluet 说。 “我们的电气工程师正在努力安装一个安上板，当某台机器需要注意时，它会发出信号。”

Angel 说：“后果是巨大的。生产会立即产生影响。维护将直接帮助生产变得更具成本效益。”

PEOPLE POWER
技术很重要，并且是维护部门未来计划的重要因素。但是，正如本文列出的许多举措所记录的那样，这家哈雷戴维森工厂的王牌是人。正是他们作为个人以及团体或团队成员的工作，实现了世界一流的可靠性和可预测性。

Fluet 在修订当前和潜在供应商使用的机械规格手册方面发挥了重要作用。这本 200 多页的书为原始设备制造商提供了关于如何根据公司的维护和可靠性要求设计 Harley-bound 机器的严格指南。它包括设计特征、径流测试和标准化等方面的标准。

根据这些书面规范，工厂还组建了资产集成团队，在新机器安装到工厂车间之前为新机器制定完整的保养策略。该团队包括熟练的贸易代表、PdM 团队成员、工程师和机器操作员。资产维护策略源自全面的以可靠性为中心的维护分析。它包括完整的预防性维护检查表和计划、预测性维护检查表和计划以及全面的备件清单。

维护代表还与设备改进团队的工程师和操作员合作。他们检查慢性机械问题，并以改善/RCM 格式共同开发可提高性能的护理、使用和/或设计解决方案。

此类团队和项目或 PM/PdM/RCM/IMS 活动的调查结果将通过最佳实践圈或电子室与其他哈雷戴维森工厂共享。

最佳实践圈是特定学科（维护管理、可靠性工程等）领导者的季度面对面会议。电子会议室是基于网络的渠道，来自特定部门、工作组或职能部门的人员可以在其中编辑和分享会议记录、文件、程序和策略。

每周可靠性会议将维护负责人与计划人员、生产负责人和工厂总经理聚集在一起。他们证明“除非你知道昨天发生了什么，否则你无法预测明天”，他们对最近的设备问题进行了事后分析。他们还讨论了新兴的作战计划。

沟通驱动的人的力量也体现在小事上。维护工作组顾问 Jim Breister 访问了最近进行维护活动的生产区域。他与接线员交谈以确保他们满意并确定部门可以解决的其他需求。

“我知道所有运营商的名字，”布雷斯特说。 “良好的沟通会带来正确的决定。”

'我们到了吗？'
哈雷戴维森正走在维护卓越的道路上。其专业同行将公司的维修机构视为领跑者。

“哈雷戴维森做得非常出色，”丰田汽车北美制造公司的设施工程经理布鲁斯·布雷默 (Bruce Bremer) 说。

丰田的同事、肯塔基州乔治敦工厂的设施控制经理大卫·阿布舍尔 (David Absher) 同样印象深刻。 “我已经回顾了哈雷戴维森在维护方面所做的一些工作，”他说。 “我被惊艳到了。”

可以预见的是，摩托车制造商转移了大部分的喝彩。

“我们已经完成了 10% 还是 20%？我不知道，”Angel 说。 “我看到我们处于曲线的底部，正在上升。我们可以做的还有很多。”

这不仅仅是管理层的立场。

“每年都在变得越来越好，”博多说。 “我认为我们即将把它提升到一个完全不同的水平。天空确实是我们能够完成的极限。”

这就是让他们的马达保持运转的原因。

“我希望在不久的将来，我们所有的 PM 都能预测，”Czeszynski 说。 “不会有任何意外。我认为随着我们继续推进该计划，公司将受益匪浅。有很大的希望。”

生来可预测。

你不会发现它纹在二头肌上或喷在自行车头盔上。然而，这是任何制造商都应该为之努力的可靠性形象和生活方式。

跟随领导者：从维护监督中吸取的教训

这家哈雷戴维森工厂的维修主管从他们的可靠性提升经验中学到了什么？

Larry Angel，维护经理： “这些过程需要时间。沟通和反复沟通和解释是关键。每个人都需要了解你在做什么以及你为什么这样做。如果你这样做，人们就会开始加入。起初，一些人在维护因为他们不理解这些东西，所以淡化了很多东西。但是当他们自己的交易员和同行开始向他们展示这些东西有效时，他们就把它们卖了。”

Jim Breister，维护工作组顾问： “建立信任是巨大的，尤其是在运营方面。我们可以从这些人那里获得强有力的数据，表明我们需要做什么。当你走到某人面前说，'这是内侧轴承，'这会让他们大吃一惊。这是拥有成功故事并进行宣传也很重要。Dana 擅长向他人宣传这一点。他是我工具箱中的重要工具。”

Dana Fluet，首席维护可靠性工程师： “这完全取决于可信度。预测技术和预防性维护工作的结果证明整个维护组织在提高机器可用性方面做得非常出色。如果我们有调查结果，我会带着故障组件并向外部维护领导展示我们如何提取数据。这向他们表明我们正在寻求正确的修复。我们不只是四处扫荡。我们正在识别和修复正确的组件。它表明“维护”是我们可以信赖的熟练劳动力。'"