质量译丛

智慧维护
——预测性维护和数字化供应网络

编者按

本文编译自德勤大学出版社2016年8月刊发的文章。作者分别为克里斯•科尔曼，德勤咨询供应链和制造操作实践专家领导人、德勤咨询供应链和制造操作实践高级经理萨蒂什•达莫达兰，德勤咨询数字物联网实践高级经理马赫什•钱昌穆里，德勤咨询供应链和制造操作实践专家艾德•杜尔。本文分析预测性维护的影响、潜在收益、支撑技术及其在数字化供应网络和智慧型工厂中的地位，构想将预测性维护融入资产维护策略的方式，探讨实施预测性维护流程中面临的挑战，以及促成预测性维护的组织结构变革。

简介

多数维护专家采用多种技术组合识别制造设备的故障模式，以缩短停工时间。随着新兴连接技术的崛起，机器能为之代劳，最大化零件的使用寿命，避免发生故障。

落后的维护策略会削弱工厂5%～10%的生产能力。近期研究显示，意外的停工期导致工业制造商的年损失达500亿美元。维护人员难以确定机器下线维护的频率，也难以估计可能的停工期。因此大多数公司都面临窘境，有些公司承受停工期的风险，选择使用零件直至故障发生，也有些公司会提前替换性能良好的零件，最大化机器运行时间。部分公司则根据以往的经验判断停工时间，主动解决问题。

图1 四级维护策略及其设备综合效率

维护项目通常分为四种：被动性维护、计划性维护、主动性维护和预测性维护，每一类维护类型都有其利弊（见图1）。……