重要维护 KPI 和关键指标指南

精心设计的维护 KPI 能让维护经理了解核心维护流程，并帮助改善资产管理。

随着现代维护实践从过时的被动做法向更现代的主动做法演进，维护 KPI 在衡量成功方面起着至关重要的作用。例如，现代预测性维护平台利用人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 来提高平均故障间隔时间 (MTBF)，这是维护组织中最受关注的指标之一。

跟踪维护 KPI 和维护指标已成为现代维护运营成功的核心，有助于维护团队保持关键资产的可用性和可预测性。当资产意外发生故障时，企业可能面临各种问题，包括计划外停机、维修时间延长、资产价值下降、生产时间损失和维护成本增加。

过去，企业几乎完全依赖被动维护，这是一种仅在资产发生故障后才进行维修的维护方法。如今，维护策略侧重于预防性和预测性维护手段。这些方法通常由计算机化维护管理系统 (CMMS) 支持，该系统可进行实时状态监测 (CM) 以优化维护运营。

维护 KPI 帮助维护团队将原始数据转化为关于系统或设备运行状况的指标。CMMS 软件从维护工单、嵌入资产的物联网传感器以及备件使用记录等来源收集数据，以计算 MTBF 和平均修复时间 (MTTR) 等维护指标。

现代维护 KPI 依赖于几项核心维护活动：

• 数据收集与可视化
• 状态监控
• 持续改进
• 基准对标

数据收集与可视化构成维护 KPI 的基础，使维护团队能够识别和跟踪与其资产最相关的指标。

随着时间的推移，维护团队收集其负责资产的数据，例如设备故障、维修次数、备件使用情况、检查和维护计划。他们将数据输入 CMMS——不过，CMMS 工具日益能够自动化这一过程。

CMMS 集中资产数据并生成维护仪表板，将数据与绩效指标关联起来。CMMS 软件可显示的常用指标包括：

• 维修花费的总维护工时
• 导致故障的设备故障类型
• 故障后恢复运营所需的平均时间
• 报告期内的故障总次数

现代维护管理软件随时间跟踪这些绩效指标及其他指标，通过维护积压、资产正常运行时间、计划合规性和设备可用性等 KPI，让维护技术人员更清楚地了解自身表现。

对于大多数企业而言，通过 CMMS 工具实施强大的数据收集与可视化，为实时状态监测 (CM) 构建了基础，而这是大多数数字化转型计划的关键方面。

CM 是一种预测性维护，利用实时数据收集与分析来监控资产健康状况、检测故障并及早发现问题，避免导致计划外停机。

CM 利用 IoT 传感器和先进的 AI 分析来检测振动、温度、压力和液位的变化，这些变化有助于预测资产何时可能发生故障。当作为整体维护策略的一部分实施时，CM 有助于优化维护计划、简化日常维护任务，并提升各种维护活动的整体运营效率。

持续改进是一个持续的过程，始于资产数据的收集，贯穿于维护 KPI 的识别与跟踪以及维护流程随时间的改进。依靠维护 KPI，维护团队通过采取纠正措施来实践持续改进，这些措施有助于提高运营效率并延长资产生命周期。

持续改进的实践将维护运营视为一个不断发展的过程，而非应对故障的一套静态维修方案。利用维护 KPI 为维护活动提供信息的维护团队，能够根据有关资产健康状况和性能的最新信息，不断优化其方法。

基准对标是将资产性能、成本和可靠性指标与行业标准进行系统比较的过程，这只有在企业确定并开始跟踪维护 KPI 后才有可能实现。

世界级维护组织通常会为关键 KPI 设定特定的行业基准，如 MTBF、MTTR、平均故障时间 (MTTF)、计划维护百分比 (PMP) 和设备综合效率 (OEE)。

基准对标仅适用于成熟的维护组织，因为它要求团队首先建立可靠的流程和系统来跟踪维护 KPI，例如使用 CMMS、状态监测和持续改进。一旦这些实践到位，基准对标就能帮助组织了解自身与同行的对比情况。

组织的需求、运营环境和行业差异很大，因此选择正确的 KPI 来衡量成功颇具难度。

以下深入探讨六大基础维护 KPI，数十年来，它们一直帮助世界级企业实现其维护目标。

作为现代维护策略的黄金标准，平均故障间隔时间 (MTBF) 体现了现代维护计划的基本目标——让资产尽可能长时间地运行而不发生故障。

MTBF 衡量资产在发生故障并需要处理之前的平均运行时间。MTBF 指标广泛应用于所有行业，用于衡量资产可靠性和预防故障。

与 MTBF 一样，平均修复时间 (MTTR) 也是衡量维护组织成功与否最为广泛依赖的方法之一。MTTR 衡量设备发生故障后进行修复所需的平均时间。

较低的 MTTR 表明维护策略更高效，且在备件库存和工单管理方面有强大的方法。

如果维护组织负责的资产因反复发生设备故障而持续无法运行，导致计划内和计划外停机，那么该维护组织就不可能取得成功。

根据最近的一份报告，计划外停机每年给全球 500 家最成功的企业造成 1.4 万亿美元的损失。监控机器停机时间是组织衡量维护计划成功与否的最简单方法之一，因为它往往是潜在维护管理问题的信号。

平均故障时间 (MTTF) 衡量灯泡、电池和保险丝等不可修复资产在发生故障前的平均运行时间。

现代维护组织依靠 MTTF 来估算廉价、可更换资产的预期寿命，并以此为依据制定整体备件策略。

设备综合效率 (OEE)  是衡量一台设备随时间推移运行可靠性的指标。

OEE 比 MTBF 和 MTTR 涉及更多的运营变量，因此更难衡量和管理。它被认为是组织可跟踪的最全面的维护 KPI 之一。

计划维护百分比 (PMP) 衡量计划内、预定维护活动相对于设备故障时被动执行的维护活动数量的百分比。

随着现代维护策略从被动维护转向更主动的预测性维护，PMP 正变得更加重要。较高的 PMP 可以表明一个成熟的预防性维护计划，该计划利用 CMMS 和新技术来减少对过时被动做法的依赖。

持续监控维护指标并利用所收集信息改进核心维护流程的组织，通常会实现广泛的好处。

以下是一些最常见的优点：

• 提高资产可靠性：长期跟踪维护 KPI 有助于提高资产可靠性，因为它使维护团队能够实时访问 MTBF、资产正常运行时间和故障次数等指标。通过监控这些信息并采取纠正措施，团队可以识别资产维护的趋势，减少故障，并通过以可靠性为中心的维护实践提高设备可用性。
• 减少停机时间：设备停机是企业需要应对的成本最高的问题之一，因为它常常蔓延到维护运营之外，影响生产力、供应链管理和客户满意度。强大的维护指标通过更快识别设备问题和缩短响应时间，帮助维护团队避免代价高昂的计划外停机。例如，跟踪 MTTR 有助于团队简化维修流程，并缩短将资产恢复到工作状态所需的平均时间。
• 更高效的维护计划：长期收集和跟踪数据有助于组织优化维护计划并改善资源分配。通过密切监控维护积压和工单完成率，团队确保按时完成最关键的维护任务。
• 数据驱动决策：建立并跟踪维护 KPI 的组织使利益相关方能够进行数据驱动决策。使用现代 CMMS 的维护经理可以轻松跟踪和评估绩效数据，并实时做出运营决策。仪表板有助于识别趋势并确定投资优先级。例如，如果某台设备的总维护成本持续上升而 MTBF 下降，那么更换资产可能比持续维修更具成本效益。
• 更强的预防性维护：预防性维护——在资产发生故障前主动进行维修和更换——需要强大的维护 KPI 跟踪才能有效。跟踪维护 KPI 的组织可以利用这些信息预测资产何时更可能发生故障，并采取纠正措施。此外，在现代 CMMS 中跟踪预防性维护任务有助于组织从过时的被动维护做法转向更现代的预测性维护做法。根据最近的一份报告，转向预防性维护可将维护成本降低 12%，并将设备停机时间减少 30% 至 40%。
• 为持续改进提供更多支持：持续改进是维护组织的核心动力，因为它使团队能够随着时间的推移改进流程。建立强大的维护 KPI 并严格跟踪维护指标，使团队能够不断评估其程序，并将结果与行业基准进行比较。

虽然好处毋庸置疑，但寻求成功识别和跟踪维护 KPI 的组织仍面临诸多障碍。

从应对数据就绪问题到将现代工具与旧有基础设施集成，以下是一些最常见的挑战：

• 数据质量：通常由过时工具收集的不准确或不可读的数据，是建立有意义维护 KPI 的重大障碍。例如，在 Excel 电子表格上或手工创建的不完整工单，可能难以被现代 CMMS 读取并转化为有意义的 KPI。

• 与旧有系统集成：将现代指标跟踪工具与过时的旧有基础设施集成，对许多组织构成重大挑战。维护运营通常依赖不同的系统来跟踪工单、库存管理和维修，这可能限制对维护活动的可视性。一些 CMMS 软件可以帮助集中这些数据，但有效实施需要时间和投入。

• 跟踪错误的指标：并非所有维护 KPI 都能为组织提供同等的战略价值。现代 CMMS 仪表板可能以过多信息让用户不堪重负，容易让人专注于易于衡量但对系统和设备洞察甚少的指标。例如，工单完成率易于衡量和跟踪，但与防止设备故障关系不大。

• 抵制变革：以能够帮助组织的方式正确衡量和学习维护 KPI，往往需要在根本层面进行变革。多年实施故障维护的维护团队，难以接受倾向于预防性和预测性维护策略的现代工作流程。

• 基准对标困难：基准对标很复杂，需要 KPI 衡量的其他三个基础方面到位才能有效。运营环境差异很大，这使得将一个组织与另一个组织进行比较——即使在同一行业——也很困难。适合一个组织的目标对另一个组织可能不切实际，这取决于设备年限、运营条件和需求。