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在本期简短视频播客中，People and Processes Inc.资深专家、注册维护与可靠性专业人员（CMRP）Jeff Shiver深度剖析维护作业计划编制技艺。
他主张不存在单一“完美”计划。成功关键在于持续改进闭环，汲取技术员与主管的实战洞见。通过不断打磨计划，规划员能提升班组效能、实现更高可靠性。
与其每周追求寥寥几份无瑕计划，Shiver建议建立广泛的扎实、结构良好的计划库，支持现场灵活调用。
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设备保养维修
保养良好的停车场提升物业功能性、安全性、美观度和品牌感知。许多物业经理聚焦内部维护，忽视外部空间会削弱访客初印象。 本指南概述经验证实践——从路面保养到选择可靠维护合作伙伴——保持停车区域安全、高效、美观。 停车场维护的关键作用 无论规模大小，井然有序的停车场改善客户和员工体验。划线褪色、坑洼、积水不仅阻碍交通流，更传递疏忽信号，致使访客寻求替代方案。 停车场维护是设施管理和场地养护的必要组成部分，应获同等于内部服务的优先级。 停车场维护的关键组成 据 HomeAdvisor，停车场建设成本差异巨大：4,000 平方英尺、10 车位约 1 万美元，而 100,000 平方英尺、300 车位设施
厂房巡检时我发现地面湿斑——水泵漏水铁证。“OK Glass，创建工单。问题描述：水泵漏水。”这就是现代维护技术员借助Google Glass可在几秒内解决的场景。 Google Glass本质是轻量头戴式电脑，提供免提体验。配备摄像头、麦克风、扬声器、Wi-Fi、蓝牙，支持语音指令触控板交互。骨传导扬声器和右眼上方抬头显示让佩戴者视野无阻同时获取实时信息。 像智能手机一样，Glass支持下载应用，维护领域有望成首批见专用解决方案的行业。2013年一外科医生佩戴Glass实施膝关节置换，向数百医疗专业人员直播手术——证明其知识共享和远程协作潜力。 以新视角看维护 当维护专用应用构建于Glas
作者简介 Durham大学博士，研究风机传动系动力学对部件失效物理机制的影响。曾任铁路资产管理与维护支持角色。2018年加入Senseye，技术支持维护部门推进预测性维护，现领跨行业维护实践者指导团队。 AI与预测性维护：红利而非威胁 马斯克曾称AI为“生存威胁”。我们坚信：AI将重塑工作方式，但方向截然相反——它将增强现有岗位、创造新岗位，维护领域尤甚。 聊天机器人、无人驾驶冲击呼叫中心与物流，引发对AI取代高技能维护技师的担忧：廉价低技能操作员+AI预测=专家失业？ 现实完全相反。 尝试此模式的项目多以失败告终——未悟透预测性维护核心：给高技能员工装上“聚焦镜”，剥离无价值琐务，释放其技
预测性维护听起来很美好——在资产出现明显故障迹象、导致非计划停机（收入损失）之前进行维护，且成本低于预防性维护计划，从而提升盈利能力和产出。其优势显而易见。但为何真正拥有活跃预测性维护计划的企业却寥寥无几？ 技术障碍 制造企业擅长物料流转与装配，但传统上并非状态监测或数据分析专家，我们也不认为它们必须成为专家。直到最近，成功实施预测性维护要么需要雄厚资金聘请外部顾问，要么需要一支经验丰富的内部状态监测专家团队。 还有一种普遍看法认为，利用预测性维护需要在“物联网/工业4.0”上投入巨资。虽然我们认为预测性维护是工业4.0最有趣的应用场景，但您会发现大多数自动化设备（如通过PLC的工业机器人）
