多年來，IoT物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、智慧運維和“工業(yè)4.0”一直是設備管理和維護領域中備受關注的話題。供應商們對于這些領域常常做出近乎神奇的承諾，其中預測性維護被認為是技術發(fā)展取得的一項可觸手可及的成果，而宣稱這一言論的人其實往往忽視了維護的基礎知識。因此，正如許多行業(yè)客戶所知的，這類項目最后往往無法落地成果。通常情況下，上述技術本身的效果是有效的，而項目失敗往往是由于缺乏基礎知識、方法論、數(shù)據(jù)和管理系統(tǒng)（EAM/CMMS），這些才是導致預測性維護項目無法成功實施的真正原因。

本文由喜科總經理浦樂諾先生撰寫，通過闡述建立面向全工廠的預測性維護計劃所必需的要素，來解釋預測性維護項目中出現(xiàn)的這一現(xiàn)象。

典型方案：從傳感器出發(fā)解決問題

“使用物聯(lián)網(wǎng)技術來看看能否解決問題”可以說是最為普遍的方案。其關注的重點在于傳感器和技術，而非解決問題，本末倒置。因此，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應用的運維項目僅停留在試驗階段或者只關注能源監(jiān)控，本質上與預測性維護毫不相干。

了解維護基礎

首先，讓我們回歸維護基本原理。事實上，維護只有預防性維護和糾正性維護兩種主要類型，預測性維護是預防性維護的一種子類型。通常情況下我們都希望能避免故障，這是正確的，也同時意味著需要更多的預防性維護去實現(xiàn)。實際上，這是一個成本和收益的平衡問題。在工廠中，會有各種類型的維護需要：故障維修、日歷計劃的定期維護（如巡檢）、合規(guī)性檢查等等，也可能包括預測性維護。所有這些不同類型的維護都應被正確管理，它們之間是緊密相連的。確定執(zhí)行哪種維護類型被稱為維護策略。

為了制定設備的維護策略和預防性維護計劃，可以采用FMECA（故障模式及影響分析和危害性分析）等方法。對于復雜的設備而言，這是一項耗時的工作，需要結合技術能力、設備相關經驗以及方法論知識。

在工廠層面上，許多設備都是相關聯(lián)的，如配套設備等，定義維護策略的過程更加具有挑戰(zhàn)性。例如，對于制造業(yè)而言，企業(yè)無法對每臺設備都進行完整的FMECA分析。相反，往往會選擇建立并為以可靠性為中心的維護（RCM）這一方法為優(yōu)先。

●RCM是一種制定維護策略的方法

●RCM是一種循序漸進的方法

●RCM基于優(yōu)先級進行決策

●RCM強調持續(xù)改進，一旦確定了維護計劃，可以實施一段時間并收集數(shù)據(jù)，然后根據(jù)結果進行改進，或可能改為次要優(yōu)先級

這個過程需要大量的數(shù)據(jù)支持，同時也需要被明確結構化。這也就是為什么需要計算機化維護管理系統(tǒng)（CMMS）的存在，實質上CMMS是以此為目的設計的數(shù)據(jù)庫軟件，用于維護管理的各個方面。這也正是喜科的核心業(yè)務。

現(xiàn)在我們已經了解到，在進行FMECA和RCM時，需要能夠分析所有設備歷史故障的影響和原因。這意味著需要在系統(tǒng)中管理糾正性維護。糾正性維護不可忽視，并非無用的事情，不可僅僅關注于預測性或預防性維護。事實上，它是維護組成中最關鍵的一部分，沒有糾正性維護就沒有RCM！

故障分析本身就可以作為一個話題，本文中不會深入開展探討。許多KPI指標支持從不同的角度定義故障，而這需要結構化的、復雜的數(shù)據(jù)。整個過程也需要方法論并理解方法論。因此，管理這類數(shù)據(jù)的IT系統(tǒng)不能臨時拼湊。

ISO 55000資產管理標準體系為項目提供了良好的整體框架

對于一套維護管理系統(tǒng)的管理，ISO 55000資產管理標準體系為此類項目提供了一個良好的整體框架。喜科所有的項目都基于此構建。

預測性維護的隱藏復雜性存在于底層系統(tǒng)中

在系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和模板方面，預測性維護具有隱藏的復雜性，它們不僅僅是基于觸發(fā)條件的任務清單，而是非常復雜的組成部分，同時還需要進行計劃和調度，這本身就是一個非常復雜的過程。將這一切轉化為管理系統(tǒng)是一項非常專業(yè)而垂直領域的工作，全球成功的EAM/CMMS供應商很少。因此，企業(yè)不能自己將就著去做EAM/CMMS。喜科在這方面已經耕耘了超過35年，其中包括18年以上的國內經驗。

關鍵點在于：要意識到成功實現(xiàn)預測性維護背后所隱藏的復雜性。

從管理系統(tǒng)（EAM/CMMS）的角度來看，解決這種復雜性所需的所有工業(yè)專業(yè)知識都必須被納入考慮范圍。該系統(tǒng)不能是僅僅針對您當前的需求而定制的解決方案。相反，它必須保持開放性，以允許維護策略的持續(xù)改進——這正是該系統(tǒng)的目的所在。在新的設備和傳感器的安裝后，通過系統(tǒng)分析會帶來新的維護計劃（不同頻率的定期任務、新的巡檢路線、需要額外傳感器的新監(jiān)測點），更不用說傳感器本身的維護（校準、預防性維護、維修等）。

這也就是為何許多IoT物聯(lián)網(wǎng)項目或“平臺開發(fā)”項目未能實現(xiàn)預期收益的原因。

本文僅在此探討基本原理，不涉及太多細節(jié)，如果您想要參與預測性維護計劃或任何維護改進項目，更多詳細信息（如喜科與合作伙伴舍弗勒攜手打造的將IoT物聯(lián)網(wǎng)集成于設備管理系統(tǒng)的解決方案），可關注公眾號：喜科Siveco。

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