什么是工厂维护？

我们研究了后数字时代的工厂维护情况，并确定了实现最佳实践的五个关键步骤。

工厂维护在任何以设备为中心的行业中进行，涉及资产的状态监测、维修以及未来评估和维修的安排。

通常，该实践着眼于资产的关键运营变量，例如产品流；温度;振动;和压力，以及它们之间的相互依存关系，以提高效率。

当然，维护策略的范围根据工作环境的规模、行业和复杂性以及安全参数和考虑因素而有很大差异。

然而，所有的维护策略都有一个共同的目标，那就是尽量减少成本和设备故障，降低风险，提高生产效率。由于设备维护效率低下，组织无法承受生产损失、相关运营成本和声誉损失。

驾驭复杂性

部署正确战略的挑战在于现代工厂机械很复杂，通常包含最新的自动化和机器人功能。

虽然一方面这带来了前所未有的生产力优势，但这种机器的复杂性意味着它们几乎不可能仅由员工进行有效维护。

通常，设备需要非常专业的技能、培训和专业知识才能确保最佳性能。这不可避免地需要对人才的投资，但在技能供不应求、劳动力成本不断上升的时代，这只会增加问题的复杂性。

好消息是，数字技术的进步为维护工厂资产的方式带来了新的能力。

传感器、专用云平台、人工智能和工业物联网 (IIoT) 都在融合以增加资产和系统的连接性。至关重要的是，这允许非熟练业务用户在整个工作环境中管理所有类型的设备和必要的备件。

以下是我们利用这些进步建立现代工厂维护策略的五个关键步骤：

工厂维护是动态的，而不是静态的

虽然根据预先存在的环境知识设计一个有效的维护计划很容易，但对计划进行有效的实际管理可能是一个挑战。确保维护策略包含动态方法，由实时数据实现，并以持续改进原则为基础。

反应性;预防；预测？

直到最近，大多数组织中最常见的方法是结合反应性维护（在当今快节奏的生产设施中，通常解决问题太晚导致故障和生产效率降低）和预防性维护。

虽然预防性方法似乎就足够了，因为它涉及定期维护资产，但它没有考虑需求和状况。因此，它通常会看到过多的资金不必要地花在备件上。

预测性维护解决了这种组合方法的缺点，允许工厂经理在设备发生故障之前采取行动。这可以降低停机风险并确保高水平的一致运营效率和产品质量。

在制定正确的工厂维护策略时，重要的是要了解您当前的位置并确定需要解决的差距。

利用数字

数字化是充分利用设备性能的关键。特别是机器学习为预测性维护带来了以前根本不可能实现的预测和准确性。

为了获得最佳结果，它在很大程度上依赖于数据收集和分析，而收集和分析数据的速度是一个关键驱动因素。诀窍是构建计算和机器学习的正确组合，以满足公司或行业的特定需求。

Senseye PdM 等第三方平台大规模提供基于云的机器学习注入预测性维护功能，专注于提供先进的预测性维护洞察力。

通过监控所有资产以获得更高的可见性和准确性，可以对工作订单进行优先排序，并以更及时和更有针对性的方式分配库存。

人才第一

虽然数字化是关键，但人员当然是工厂维护策略中最关键的组成部分。在操作层面，大多数工作环境都会确保对设备进行目视检查，以补充虚拟监控，以确保获得最全面的画面。

预测性维护可以通过最大限度地减少车间对以前可能部署的尽可能多的人员的需求来支持安全，从而降低风险。但从战略上讲，重要的是利用预测性维护来允许在需要的地方部署适当的技能和专业知识，而不是在更广泛的车间采取一揽子方法。

超越生产

除了提供更有针对性、成本效益和有效的工厂维护外，预测性维护还可以大大降低库存成本。某些备件作为库存持有可能很昂贵，并且可能需要时间来采购。

通过建立模式和洞察力，全面了解在给定时间范围内最有可能需要哪些备件，可以缩减库存以准确满足需求。

一个模型适合所有人？

没有一种万能的资产管理模型。然而，任何使用轶事信息来管理复杂的高科技资产的组织都可以说是在借用时间。

采用预测性维护功能有助于全面了解整个组织的资产性能，并酌情管理计划维护和预测性维护，这对所有工厂都至关重要。

设备和系统前所未有的复杂性，加上技能短缺和成本上升，意味着更聪明地工作已成为先决条件，而不是雄心壮志。

就像工业革命引入了改变我们生活方式的机械一样，数字革命正在加速并推动最佳工厂维护的可能性。

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