什么是主动维护？

实施主动维护策略的组织通常会将不同资产维护理念的各个方面组合成适合自身需求的单一方法。

有效的主动维护策略始于依赖历史数据的详细维护计划。然后，根据资产功能对核心业务流程的关键程度以及其故障导致计划外停机的可能性，对资产进行优先级排序。

这种现代、数据驱动的方法帮助团队比过去更早发现设备故障的潜在原因，并在需要代价高昂的紧急维修之前进行干预。

通常，主动维护项目依赖计算机化维护管理系统 (CMMS)，这是一种软件解决方案，可创建数字化工作流、自动化工单并提高资产正常运行时间。

成功的主动维护项目通常基于四项基础能力：

• 状态监测：状态监测 (CM) 是一种资产维护方法，依靠实时数据评估资产健康状况，并执行基于状态的维护以防止故障。通常，CM 涉及从固定在各种资产部件上的 IoT 传感器连续收集数据。这些传感器可以检测压力、温度和振动水平中的异常。CM 是识别潜在问题并在其导致设备故障之前解决的关键工具。
• 预测性分析：预测性分析是分析与资产性能和健康状况相关的历史数据，然后将这些信息与物联网传感器收集的实时数据进行比较的实践。利用机器学习 (ML) 算法，预测性维护工具可以帮助维护团队发现资产性能中的趋势，在问题演变为灾难性故障之前发出预警。预测性分析帮助维护团队以最大限度地减少不必要维护任务的方式维护资产，同时仍能优化性能并延长资产生命周期。
• 根本原因分析：即使采用最先进的主动维护策略，资产故障仍会发生。当故障发生时，根本原因分析 (RCA)——即识别资产故障的根本原因而非关注其表象——对于防止未来中断至关重要。通过找出并解决设备故障的根本原因，维护团队可以防止同一问题再次发生，这通常能带来整体维护实践的持续改进。
• 计算机化维护管理系统 (CMMS)：CMMS 是一个软件平台，用于自动化和增强组织的核心维护运营。现代先进的 CMMS 工具帮助组织以全面的方式将所有 前沿技术应用于其资产维护项目。强大的 CMMS 可以跟踪资产位置、健康状况和性能，可以自动化工单并管理复杂的维护计划，还可以跟踪关键绩效指标 (KPI)，如正常运行时间和维护成本。

组织通常依赖五种核心的主动维护类型，混合每种类型的元素，直到找到适合其维护方法的正确组合。以下是对每种类型的详细说明。

预防性维护是一种资产维护方法，侧重于在部件退化或损坏之前主动维护资产，以防止设备故障。

预防性维护排程对于主动维护项目至关重要，它使维护团队能够更高效地安排清洁、润滑等日常维护任务。

通过建立基于状态监测和预测性分析洞察的严格预防性维护计划，主动维护项目有助于防止意外资产故障和计划外停机。

预测性维护是一种依赖预测性分析和机器学习的主动维护类型。它利用 IoT 传感器收集的数据来预测设备、部件或组件何时可能发生故障。

预测性维护主要是一种数据驱动的资产维护方法，使技术人员能够以帮助避免灾难性故障和计划外停机的方式维修资产。

基于状态的维护 (CBM) 结合了预防性维护和预测性维护的特点，在资产状况的预设阈值被超过时安排维护活动。

例如， 采用 CBM 的技术人员团队会监控资产的各个方面。他们会配置 CMMS，当 IoT 传感器达到一定温度、润滑水平或振动频率时触发工单。 这种方法有助于优化资源分配，并将维护活动优先安排在最需要的地方。

以可靠性为中心的维护 (RCM) 是一种侧重于资产整体可靠性的维护方法，将预测性和预防性维护策略整合到资产维护中，以最大限度降低资产故障的可能性。

通常，RCM 比其他主动维护方法更贴近业务运营的优先事项，如成本和资源分配。因此，它帮助团队专注于维护对业务功能至关重要的关键资产。

自动化维护（也称为 IoT 驱动的维护）是技术最先进的主动维护形式。其核心功能高度依赖人工智能 (AI)、ML 和 IoT 等新技术。

自动化维护方法利用来自集中式 CMMS 的实时数据集成和 AI 工作流自动化，无需人工干预即可管理多个资产。尽管这项技术仍处于新兴阶段，但自动化维护方法已被证明可以显著简化维护流程、建立更具成本效益的实践并提高运营效率。

企业出于多种原因采用主动维护策略。 它们通常希望利用现代数字工具和技术来提高运营效率。

以下是实施有效主动维护策略的一些最常见收益：

• 减少停机时间：应用有效主动维护的企业可以更早发现潜在问题，并在问题导致代价高昂的故障之前加以解决。根据最新报告，对于大多数公司而言，停机的平均每小时成本超过 30 万美元，对某些公司而言可能高达 500 万美元。¹
• 降低维护成本：虽然主动维护策略确实需要在前期的技术投入上投入大量资金，但它们能帮助维护团队随着时间的推移降低维护活动的总体成本。依靠最新技术和手段在业务关键资产发生故障之前进行修复，有助于延长资产寿命、提高资产性能并降低计划外停机的可能性。
• 提高可靠性：提高设备可靠性是任何维护计划最重要的成果之一。主动维护策略帮助维护团队减少故障并随着时间的推移提升资产功能，使组织核心业务流程所依赖的资产更加高效、可靠。
• 增强安全性：采取主动维护方法不仅能提高资产性能和功能，还能大大降低工人在执行定期检查和日常维护任务时受伤的可能性。当预测性和预防性技术被纳入资产管理计划后，资产发生可能导致技术人员面临危险状况的故障的可能性就会降低。
• 改进工作流：依靠 CMMS 来集中维护数据、执行计划维护和自动化工单，有助于标准化维护工作并改善维护计划的整体工作流。将维护程序从过时的手动流程转变为精简的自动化流程，有助于提高管理效率并降低人为错误的可能性。
• 数据驱动决策：IoT 传感器使组织能够实时了解资产性能，并将其与历史数据进行比较。 借助 CMMS 和主动维护策略，维护管理者可以利用指标为关键资产制定更明智、更全面的维护计划。他们还可以根据业务需求安排维修时间，并支持资产的整体健康。
• 更长的资产使用寿命：主动维护策略通过制定严格且数据驱动的资产维护计划，以及利用实时数据细致跟踪资产健康状况，有助于延长资产使用寿命。随着时间的推移，这种方法帮助组织增加资本节约，并从实物资产投资中获得更高的回报。

主动维护帮助各种规模、各行各业的组织将过时的维护方法转变为更新的、更数据驱动和技术先进的方法。

以下是五个不同行业如何使用主动维护实践的介绍。

制造业严重依赖自动化复杂流程的大型昂贵资产，例如将原材料转化为钢材、纺织品和药品等成品的设备。

在先进 CMMS 平台上管理的主动维护程序可以收集并即时分析来自物联网传感器的数据。当振动水平或设备温度超过预设阈值时，它们还能向维护团队发出警报，并触发工单。

电力公司依靠基于状态的维护来监测风力发电机和水电站大坝中资产健康状况和性能的温度、压力及其他方面。

由于现代 CMMS 工具能够检测性能指标偏差并自动指派技术人员，维护涡轮机和大坝等大型昂贵资产变得更安全、更高效。

随着列车速度提高和控制系统变得更加复杂，预测性维护在保障乘客安全方面发挥着关键作用。它分析来自列车部件和轨道设备的实时 IoT 传感器数据，并持续与历史数据进行比较。

这种全新的、数据驱动的列车维护和管理方法，帮助减少中断、增强安全程序并提高资产正常运行时间。

建筑维护的预防性维护计划帮助设施管理者在检查和维护各种复杂资产时做出更明智的决策。这些资产包括供暖、通风和空调 (HVAC) 系统、电梯以及仓库。

预防性维护活动帮助技术人员对资产进行定期检查，并在关键部件导致设备故障前予以更换，从而使设施对使用者更加安全、舒适。

先进的 CMMS 平台和其他主动维护工具正在改变智能制造 (SM)——即在复杂的制造过程中使用集成技术。

跟踪智能制造设备的 CMMS 可以在其性能偏离预设参数时发现异常，并自动安排更换某个部件或组件。自动化正在帮助减少人为错误，并在整个智能制造维护领域的企业层面简化复杂工作流。