什么是资产可靠性？
当像昂贵的机器或基础设施这样的关键资产意外发生故障时，不仅会影响客户，还会给公司造成数百万美元的损失。为了取得成功，企业需要清晰、实时地了解其资产的状况，并制定计划以保持资产平稳运行并在出现故障时迅速修复。企业不断寻求新的方法，以优化性能、提升可靠性并延长资产寿命，同时避免增加不必要的成本。
这就是为什么资产可靠性是业务战略中关键组成部分的原因。在我们深入研究之前，让我们先看一下一些相关术语。
“资产”一词既可以指公司拥有并用于创造价值的有形资产，也可以指无形资产。有形资产示例包括机械设备、工厂、办公用品、生产车间、装配线、车队、建筑及市政基础设施。非实物资产的示例包括软件、知识产权、商标和专利。
资产可靠性是指资产在特定条件下，在规定时间内能够正常运行而不发生故障的能力。要被认为是“可靠的”，一个资产必须达到一定的性能水平，并符合与其运营相关的所有监管要求。
“资产可靠性”和“资产可用性”这两个术语容易混淆，但有几个关键区别值得注意。首先，可用性衡量资产随时间推移正常运行的能力。也就是说，一台设备能够成功执行其相关操作任务的时间长度。另一方面，可靠性指资产在特定条件下无需停机或中断即可正常运行的能力。只有当资产能够持续运行且无需因计划外停机进行必要维修时，才可被认定为“可靠”。
虽然可靠性和可用性都以百分比表示，但即使是同一台设备，这两个百分比也可能不同，实际上很可能不同。例如，一台设备的可靠性达到 100%，但如果有 10% 的时间用于执行维持其正常运行所必需的关键计划性维护，那么其可用性可能只有 90%。
为了对资产可靠性采取主动管理，维护管理人员通常依赖两个广泛使用的指标：平均故障间隔时间 (MTBF) 和平均修复时间 (MTTR)。这两个关键绩效指标 (KPI) 有助于预测资产的运行表现，并帮助管理人员规划预防性和预测性维护。首先，我们来了解一下 MTBF 和 MTTR。
MTBF 和 MTBR 都可以使用简单的数学公式进行计算。以下是技术人员用来计算 MTBF 的公式：
MTBF = 总运行时间/在特定时间段内的故障次数
例如，如果一台设备的使用时间为 20,000 小时，在此期间故障 5 次，则其 MTBF 为 20,000 小时 / 5 次故障 = 4,000 小时。换句话说，这台设备预计每运行 4000 小时就会发生故障。有了这些信息，操作人员可以规划维护活动，以确保设备不会意外故障，导致代价高昂的停机。
虽然了解资产的 MTBF 对于保持其最佳性能水平至关重要，但它无助于操作人员确定需要多少时间来修复它。这就是 MTTR 的作用所在。要计算 MTTR，操作人员首先需要知道对资产执行以下任务需要多少时间：
- 通知资产维护团队
- 故障设备冷却后再进行维修
- 进行维修并重新组装任何必要的物品
- 重新开始生产之前，请对设备进行全面测试
以下是操作人员用来计算 MTTR 的数学公式：
平均修复时间 (MTTR) = 总停机时间 / 在特定时间段内的故障总次数
例如，如果在一年内，系统出现 10 次故障，导致停机时间为 20 小时，则其 MTTR 为：20 小时 / 10 次维修 = 2 小时。换句话说，平均而言，每次损坏需要 2 小时来修复这台设备。
与 MTBF 一样，MTTR 用于确定资产可靠性，更具体地说，让操作人员能够衡量其维护计划的效率，并在必要时进行调整。
预防性维护和预测性维护都是业务负责人用来提高资产可靠性的维护策略。
预防性维护依赖于状态监控，帮助管理者有策略地规划资产维修和停机时间，从而以最小化对整体业务影响的方式进行安排。预测性维护将预防性维护的维护能力提升到了一个新的高度。传感器实时收集数据，然后将数据输入企业资产管理 (EAM) 或计算机化维护管理系统 (CMMS)，然后人工智能增强的数据分析工具和机器学习 (ML)等流程可以发现问题并帮助解决问题。然后利用这些信息构建资产随时间推移的性能预测模型，并帮助在潜在问题出现之前发现它们。
维护经理改进预测性分析以提高资产可靠性的方法之一是创建数字孪生体。
数字孪生体技术
数字孪生体技术可以创建资产的虚拟表示，该虚拟表示涵盖资产的整个生命周期，并受到与资产相同条件的约束。数字孪生体使用实时数据、模拟和机器学习来帮助决策者管理最关键的资产。
数字孪生体既可以用于载人航天器这样特殊的资产，也可以用于风力涡轮机这样常见的资产。与预测性分析一样，连接到实体物理对象的传感器从现实世界收集数据，然后将其映射到虚拟模型上。通过监测资产的数字孪生体，管理者可以获得有关资产如何对其环境做出反应的关键性洞察分析，并制定策略来提高其可靠性。
商业领袖深知，深入了解资产何时可能出现故障至关重要，这样他们才能立即采取行动，降低对整体业务运营的风险。资产绩效管理 (APM) 通过自动化、分析和人工智能 (AI) 功能，帮助决策者增强对资产管理的洞察力。
通过人工智能驱动的远程监控、根本原因分析、故障模式分析 (FMEA)、计算机视觉和预测性维护，APM 使现代企业能够减少计划外维修工作、管理风险、延长资产寿命并提高盈利能力。
企业资产管理 (EAM) 和 CMMS
企业资产管理 (EAM) 是一种资产管理系统，它将软件和服务相结合，帮助组织在整个生命周期内维护、控制并优化运营资产的质量。随着 IoT 产生的数据量越来越大，维护经理越来越依赖管理软件和 AI 增强的数据分析来帮助他们做出更明智的决策。EAM 的目标始终是提高设备可靠性、增加生产正常运行时间和降低运营成本。
许多企业资产管理 (EAM) 计划与计算机化维护管理系统 (CMMS) 协同运作，以帮助维护部门集中管理关键的资产信息。借助计算机化维护管理系统，维护管理人员可知道资产在哪里、资产需要什么样的服务或维修以及谁应该执行这些服务或维修。一套功能强大的 CMMS 能通过使资产相关信息可即时获取且可审计，从而提升维护计划的制定效率。
资产可靠性为现代企业在管理其最重要的资源时提供了安心保障。通过部署最先进的技术，结合严格的维护管理策略并遵守 MTBF 和 MTTR 等关键指标，企业可以降低成本，提高资产可靠性，并最大限度地提高对其最有价值资产的投资回报率 (ROI)。
资产可靠性高的好处包括以下几点：
- 延长正常运行时间：拥有良好的资产可靠性意味着表现最好的资产以峰值水平运行的时间更长，而不会增加故障风险。通过将预防性维护和预测性维护纳入整体维护策略，企业可以减少故障的数量和频率。
- 降低成本：资产可靠性提高后，维护人工、库存和营运资金成本就会下降，这是顺理成章的事情。可靠性计划可帮助管理人员战略性地规划停机时间，并仅在对业务连续性的影响降至最低时才进行维修。
- 改善工人安全：资产可靠性的另一个好处是改善维修工人的工作条件。通过降低设备故障发生的可能性，工作场所可以避免与意外设备故障相关的事故和伤害。
- 更智能的资产管理：通过 EAM 或 APM 方法对资产进行持续监控以提高资产可靠性，生成对当前和未来（预期）资产状态的洞察分析，从而提高维护管理人员的决策能力。
资产可靠性取决于强大、协调的资产管理方法，其中应结合最新的技术解决方案。IBM Maximo Application Suite 是一个完全集成的平台，帮助企业通过改善维护运营提高资产可靠性。
IBM Maximo 能够推动企业从定时计划性维护，向基于实时洞察的预测性维护模式转变。它在帮助企业提高资产绩效、延长资产使用寿命以及减少成本和停机时间方面拥有良好的记录。