维护优化如何提高安全性和可靠性

传统上，大多数组织将维护视为资产管理的必要成本。如今，计算机化维护管理系统 (CMMS) 平台、物联网 (IoT) 传感器和人工智能 (AI) 等新技术和工具，不仅加快了数据收集速度，还支持前所未有的海量数据，并实现更快的数据分析。对于愿意投入时间和资源进行维护优化的公司来说，这种转变使维护策略成为了潜在的差异化优势。

现代维护优化策略各不相同，但通常会结合预防性维护、预测性维护、基于状态的维护 (CBM)、纠正性维护和反应性维护等方面。

有效的维护优化并非将每项维护任务都一视同仁，而是帮助维护团队在规划维护活动时综合考虑各项因素，包括资产关键性、故障率、运行状况和历史性能等。

维护优化还可以帮助团队确定哪些资产和故障模式风险最高，从而提高的流程和运营条件安全性。实时 CBM 可以帮助团队及早发现问题，并在设备发生危险故障之前采取纠正措施。

维护优化和以可靠性为中心的维护 (RCM) 是密切相关的概念。人们经常将这两个术语互换使用，但两者具有实践互补性。

RCM 是一种结构化方法，用于确定需要进行哪些维护才能确保资产持续高效运行。。该方法通常还包含故障模式和影响分析 (FMEA)，这是一种用于识别设计、制造过程或产品中潜在故障的结构化框架。

维护优化通常包括 RCM，但也会应用其他分析技术来确定正确的维护周期、资源分配和成本。

虽然目前没有通用的维护优化流程，但组织通常会遵循以下七个步骤，并根据自身需求进行调整。

优化维护流程的第一步是了解哪些资产对组织最重要。这个过程称为资产关键性评估。

在资产关键性测试期间，维护团队会确定哪些资产的故障可能会扰乱核心业务流程、危及员工安全或威胁环境或监管标准。这些资产会被认定为“关键资产”，在组织的资产层级体系中具有最高优先级。

接下来，调整标记为“关键”的资产最有可能发生哪些故障，以及故障造成的后果。这一步通常会采用 RCM 和 FMEA，以帮助维护团队识别潜在故障模式。

历史工单记录和维护数据为反复发生的故障提供了进一步的证据，有助于团队识别故障模式。此步骤的目标是更深入地了解资产状况、故障率、后果和干预措施之间的关系。

接下来，组织会审查当前采用的维护策略，找出差距和需要改进的领域。

例如，预防性维护适用于某些资产，而预测性维护或基于状态的维护对其他资产则更为有效。一些低风险资产甚至适合计划性被动维护或运行至故障策略，以降低成本。

可靠的维护数据对于维护优化至关重要。

大多数现代组织依靠计算机化维护管理系统 (CMMS) 来捕获有关工单、人工、备件、设备故障和已完成维护任务的数据。IoT 传感器系统可以提供有关温度、振动、压力、电气特性和其他设备状况指标的宝贵数据。随着时间的推移，这些信息有助于完善维护计划，并发现主动维护的机会。

当组织创建了资产层级并收集足够的维护数据后，可以评估现有的维护周期和任务是否合适，或者是否需要改进。

一些组织会运用各种先进技术来确定最佳维护周期和资源分配，例如运筹学、线性规划、二次规划和其他优化模型。而另一些组织则不需要如此复杂的技术，而是依靠对工单历史记录进行直接分析来做出决定。

在此步骤中，维护团队将实施第 5 步中的新维护计划和工作指导。

现代维护操作通常依靠 CMMS 来生成重复性工单、分配维护任务和记录已完成的工作。在此阶段，维护技术人员还应接受有效实施新流程所需的培训、指导或工具。

将维护优化视为一个持续推进的过程，并跟踪关键绩效指标 (KPI)，例如平均故障间隔时间 (MTBF) 和计划外停机时间。

运行和环境条件会随时间推移而变化，从而产生新的模式和生产要求，进而影响设备性能。组织应定期审查资产数据，并根据新的证据调整维护策略。

维护优化有很多优势。以下是一些最常见的优势：

• 更安全的工作条件：维护优化有助于防止设备老化并降低发生灾难性设备故障的可能性，从而为技术人员和机器操作员创造更安全的工作条件。设备老化可能带来各种隐患，包括机械故障、电气故障、泄漏、火灾以及能量失控释放等。维护优化可以帮助团队及早识别关键故障模式，并优先安排维护活动加以应对。
• 提升设备可靠性：通过维护优化，团队能够针对对业务流程最关键的故障模式进行干预，从而提升设备可靠性。优化后的维护计划会采用可靠性工程原理来确定哪些维护活动可降低故障概率或减轻故障后果，并据此确定维护工作的重点。
• 减少计划外停机时间：计划外停机代价高昂。根据 MaxGrip 最近的一份报告，计划外停机每年给工业制造商造成 500 亿美元的损失，平均每小时损失约为26万美元。维护优化采用预测性维护和 CBM，通过提供设备老化的早期预警来减少停机时间，让维护团队有机会在故障发生前进行干预。
• 降低维护成本：维护优化将资源集中投入到能带来最大价值的资产和活动，以此来降低成本。例如，维护优化可以帮助维护团队确定哪些设备可以安全运行直至出现故障，并应用预测性或基于状态的维护来解决问题，防止其引发故障。
• 提升资源利用效率：维护优化可帮助团队根据成本、风险和业务优先级分配资源，从而可以将更多时间投入到关键资产（而不是低风险设备）上。提升资源利用效率可延长正常运行时间并提高运营效率，而无需雇用更多员工。

维护优化适用于众多行业，但具体目标和技术因用例而异。以下是几个常见用例：

• 制造业：制造商依靠维护优化来最大限度地减少对核心业务流程的干扰，并提高生产设备的可靠性。IoT 传感器可监控振动、温度和其他运行工况变化指标，而 CMMS 则可将维护数据与工单和计划关联起来。制造商经常使用 RCM 和 FMEA 来识别关键生产资产，并应用预测性或预防性维护来降低设备故障的发生概率。
• 能源与公用事业：能源与公用事业公司依赖大型关键资产，这些资产往往价格昂贵，其故障可能影响工人安全和服务连续性。维护优化可帮助运营商根据资产状态和故障后果，对涡轮机、变压器、泵、变电站及其他关键基础设施的维护工作划分优先级。
• 交通运输：航空公司、铁路运营商和车队管理者必须权衡可靠性、安全性和成本，确保交通网络平稳运行，避免服务中断。维护优化利用历史故障数据、检查和状态监控来确定何时检查、修理或更换组件。例如，在航空领域，维护团队在优化预防性维护周期时，会使用可靠性数据和 FMEA 来识别重大故障模式。
• 医疗保健：医院及其他医疗机构高度依赖先进医疗设备和楼宇系统的可靠运行，包括影像系统、呼吸机、消毒设备、电梯和应急电源系统。维护优化有助于现代医疗机构优先对关键资产进行主动维护，并对不太关键的设备采用强度较低的被动维护策略。
• 石油和天然气：石油和天然气设施依赖于由泵、压缩机、管道、阀门、电气系统和加工设备组成的复杂网络。石油和天然气设施的维护优化策略结合了 RCM、状态监控、检查数据和 CMMS 记录，以识别需要主动干预的资产并确定其优先级。这种方法有助于降低设备故障发生概率，提高安全性和合规性，并最大限度地降低环境风险。