预测性维护助力职场安全与减少停机 —— Senseye
作者：Rob Russell，Senseye 首席技术官
在审视将预测性维护（PdM）技术引入制造或其他工业环境的收益时，很容易聚焦于通过减少机器停机和提升维护效率实现的财务改进。
确实，对于 Senseye 合作的全球组织，通过将停机水平减半、在某些案例中将维护效率提升高达 40%，可获得可观收益。
然而，这项技术对健康安全的贡献作为次要收益也应考量。这可能同等重要，甚至比财务改进更重要。
在英国，我们的本土市场，工亡伤害率从 1980 年代初每 1 万人 2.5 人降至今日约 0.5 人 —— 虽过去五年降幅趋平。事实是工业环境固有危险。
健康安全执行局数据显示，英国制造业从业者工亡可能性是普通工人的两倍。2019 年 3 月止年度，英国制造环境 26 人遇难。仅建筑业（30）和农业（32）夺走更多生命。
PdM 技术虽不直接带来更高安全，但有促进因素。行业和工作场所通过流程和系统保护员工免受危险，视自身为本质安全设计。
PdM 技术为制造商和其他大型工业组织在三个关键维度影响职场安全提供机会：
维度 #1：降低灾难性故障风险。
正常高效运行的机器更安全，附近工作人员受损风险更低。这些机器不太可能进入后期严重故障区域，伤人可能性更低。PdM 使制造商能识别缺陷设备和可能变缺陷的机器，通过发现状况恶化迹象。及时解决潜在问题降低灾难性故障几率。第二个挑战是故障不尊重预先计划的检查和维护例行公事。快速发展的问题可能在可怕事情发生前未被注意到。
维度 #2：减少非必要维护带来的潜在伤害。
通过 PdM 基于状态指标变化识别机器何时需关注，组织可从计划预防性维护转向更知情、及时的方法。预防性维护实践常导致资产过度维护，要求员工比必要时更频繁干预机器。基于状况而非严格计划维护，意味着仅在必要时干预，降低高压设备触电、接触危险材料、手动干预重型机械潜在伤害等风险。
维度 #3：减少车间人员数量。
利用资产上智能传感器采集数据远程监测机器状况，意味着员工亲临车间读数需求减少。如前所述，制造厂若不小心是危险环境，机器操作员工作空间可能紧张。限制车间人数减少风险暴露人群，降低噪音、移动车辆和重型机械暴露。
虽然安全改进可能非工业部门转向预测性维护的首要驱动力，但只能有益于组织对员工的照护义务。在见证先进机器健康和使用监测系统诞生的航空航天等领域，驱动力截然不同，增强安全是首要驱动，财务商业收益来得晚。
想了解更多 Senseye PdM 益处？下载白皮书《Augmenting Human Expertise with Machine Learning》或访问专门的“How You Will Benefit”网页。
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