预测性维护:创建计算机维护管理系统(CMMS)实现基于状态的维护(设备的预测性维护是基于信息或者( )为基础的维护)

摘要

不是所有计算机维护管理系统(CMMS)的执行都很复杂,只要你按照本文中的10个步骤进行就可以。标准规程、新的技术以及性能衡量体系可以让基于状况的维护更加容易。

按照标准和正确的步骤循序进行,计算机维护管理系统(CMMS)的执行就会更加容易且更有效。当转换到基于状况的维护时,硬件和软件通过定义并使用标准操作规程(SOP)以及正确的性能衡量体系,将会有利于目标实现。

预测性维护:创建计算机维护管理系统(CMMS)实现基于状态的维护(设备的预测性维护是基于信息或者( )为基础的维护)

来自福禄克旗下公司eMaint的客户支持经理Bill Green指出CMMS的成功执行需要遵循10个关键步骤。选择正确的执行团队、开发工作流程、以及确保有标准的操作规程并遵循等有助于CMMS的顺利实施。即便是安装了CMMS以后,评估和改进也应该在利用所有相关的输入信息的情况下持续进行。

CMMS执行的10个步骤

1.选择一个跨职能的实施团队,包括项目管理和分析人员(可以让事情顺利进行的管理者以及收集需求的分析师)、维护人员(执行者以及未来的系统管理员)、专家(定义系统如何工作)、以及执行咨询人员(可以提供特定的专业知识)等。

2.熟悉核心团队:专业的服务团队可以为核心团队提供前期培训,尤其是对架构、专家以及未来培训师的培训。那些做培训的人需要了解软件的细节,即便软件被认为是直观的,因为“你并不知道什么是你不知道的”。线上培训和线下培训都是可以选的。

预测性维护:创建计算机维护管理系统(CMMS)实现基于状态的维护(设备的预测性维护是基于信息或者( )为基础的维护)

3.开发(或者标准化并记录)工作流程。注意看一下当前的业务和标准操作规程SOP,它是关于如何运作的,然后应用流程改进,并使用新的业务流程来创建CMMS的工作流程。

定义维护编码(例如工作顺序级别、类别、优先级、问题、动作、以及失败编码)、工作流程规程以及每个人负责什么,并且定义层级(资产、关键时期以及位置)。

4.建立或更新已经达成一致的SOP。

5.对执行划分优先级别,查看CMMS执行的流程。先处理容易摘到的“水果”,并且关注关键数据。利用老练的CMMS执行人员的丰富经验,同事之间互相学习,并且定义执行的时间节点。

6.针对配置进行工作。查看从各个标准导出来的表格、需要填写的字段、下拉菜单以及数据表,这些标准是在执行阶段定义的并且在SOP内记录的。将系统用户和使用来自系统的数据的用户区分开来很重要,而且要确保录入的数据与已经建立的数据标准保持一致。例如,维护和操作人员可能会使用不同的词语描述同样的事物。必须要对标准词汇达成一致。

7.填充并验证数据。对于成功的CMMS执行来说,具备高质量的数据是至关重要的。所有输入的信息都需要进行维护,而所有经过维护的数据都要进入系统中。完全的测试建立了流程以及为了支持维护功能所开发的规程。数据采集可以被看作是一种服务。使用可用的导入工具而不是手动地传送数据。

8.培训主要用户。这个关键的步骤是要确保投资是按照培训师的培训所进行的。提供培训的人需要精通软件以及诸如沟通和组织等软技能。

9.在支持和指导下开发一个上线策略。这可能包括CMMS某些部分的软“上线”日期。根据组织和执行的不同,很小的数据块或一系列持续的改进可能会是最佳的方式。突出执行的重要时间节点。如果有一个硬的上线日期,如果那些参与的人准备好降低数据丢失或生产延误的风险,就要创建计划B。

10.建立持续改进的过程审核制度。利用CMMS的信息来推动决策并不断进行调整。从一开始就定义衡量成功的方法。建立一支负责持续改进的团队,将计划、执行、检查、行动以及反复的周期运用在持续改进上。

预测性维护:创建计算机维护管理系统(CMMS)实现基于状态的维护(设备的预测性维护是基于信息或者( )为基础的维护)

为企业要实现的目标设定正确的衡量体系很重要

选择正确的衡量体系

选择正确的与维护相关的衡量体系有助于推动主动决策,远离被动维护。

建立关键衡量体系(有时候称为关键性能指标(KPI))可以帮助企业了解他们在最佳实践的台阶上与历史业绩、企业目标或者世界级的衡量体系相比较所处的位置。定量的衡量体系与目标比较,并与维护的最佳实践进行定性评估。

主要性能指标包括与预测性维护相关的时间,以及估计值与实际值之间的对比。滞后指标包括平均无故障时间(MTBF)、平均修复时间(MTTR)、以及平均检查时间(MTBI)等。

在选择衡量体系的时候要牢记最终的目标。产品生产制造的厂房和设备可以使用相同的软件,也可以看到一些相同的设备,但成功的目标和衡量体系会有所不同。常言说“测量你所珍视的东西。”这么做可以减少成本、故障、以及停机时间,同时提高工作认知度以及工作计划性。

基于状态的维护

预测性维护正在帮助企业不断改善运营状况,不过大多数企业还有很长的路要走。福禄克产品应用专家Alex Desselle说很多维护工作仍然是被动响应式,他的职业经历包括在孟山都公司和通用电气公司工作过。

预测性维护数据可以包含控制系统数据,不过其他信息也是需要的。边缘设备可以当场进行计算。在变换到更加积极主动的行动过程中,集中在故障模式和优先级别,让领导层认可关于投资方面的建议,选择支持无线功能的技术,以及增强可以提高维护核心竞争力的技术。

Desselle说要知道好到底看起来是什么样,从视觉上检测出变化,并且调查究竟发生了什么,关注基线、趋势以及分析结果。

基线图表可以是平稳的、下行的、上行的以及变化的。有了变量曲线,统计流程控制可以确定随着时间的流逝,基线是否被突破。有用的工具包括红外检测器和振动测试仪,可以随着时间的流逝持续不断地监控信息。

无线维护工具

为维护专业人员提供的联网工具可以帮助商务和工业团队执行工作,更少响应式行为,更多的基于状态的监控,这些是由福禄克工业的现场工程师Dave Robley 建议的。具备无线通讯功能的测量和监控工具通过减少暴露在需要佩戴个人防护装置(PPE)的环境下而实现风险降低和时间节省,并且通过数据共享、分析以及提供存储工具来增强生产能力。

预测性维护:创建计算机维护管理系统(CMMS)实现基于状态的维护(设备的预测性维护是基于信息或者( )为基础的维护)

有超过40种工具都具备无线连接功能,覆盖面包括红外相机、钳式测量仪、数字化万用表、震动监控、便携式示波器、电源质量分析仪、电力和能源记录仪、温度计、过程校准仪、绝缘测试仪以及相关的配件。

维护持续性

人们对于大数据的认知态度和资产的可靠性的态度正在发生改变,这并不是与维护相关的,而是“与每个人相关的事情”, People and Processes公司的创始人Jeff Shiver说。

尽管障碍包括技术、软件、成本以及人等诸多因素,但是要努力工作来转变文化。激励团队一起保持进步,通过内部营销让人们眼见为实。Shiver建议要有耐心,要持之以恒;可能需要3到5年的时间来转变文化。

本文来自于《控制工程中文版》(CONTROL ENGINEERING China)2018年1-2月刊《技术进展》栏目,原标题为:以10种方式改进CMMS的执行

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