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资产的维护和可靠性在管理中的重要性

资产管理在维护和可靠性中的重要性

随着人工智能、机器学习、机器人、增强现实和其他技术进步的增加,工业制造的世界正变得越来越复杂。这反过来又使维护和可靠性的世界变得复杂,使资产管理策略比以往任何时候都更加重要。

资产管理就是要最大限度地提高组织资产的效率、性能和可靠性。这可能包括生产线设备、包装机、运输车队或尖端的自动驾驶机器人车辆。实施适当的资产管理计划可以帮助制造商确保最佳性能,最大限度地减少计划外停机时间,降低运营成本,并延长关键设备的使用寿命。

资产管理涉及什么?

资产管理是在整个生命周期内组织、运营、维护、升级和处置资产的系统方法。它从资产的战略规划和采购开始,并进入高效实施和员工培训。它包括使用传感器等预测性维护工具持续监控该资产的性能,以最大限度地提高该资产的价值,同时最大限度地降低故障和停机的潜在风险。

资产管理包括遵循实时传感器警报等事项的适当和及时的行动,以确保快速进行所需的维护。从长远来看,它包括能够使用可靠的数据跟踪资产的整体绩效,以评估风险,评估可靠性,并做出更明智的业务决策,从而对公司的底线产生积极影响。

以下是资产管理可以增强工业制造环境中维护和可靠性举措的几种方法。

支持主动维护策略

虽然被动维护在整体维护计划中占有一席之地,但在许多情况下,企业希望转向更主动的计划,包括适当的预防性和预测性维护。将公司的资产与正确的维护策略相匹配意味着更好的设备性能和最有效地使用维护资源。

资产管理促进了预防性和预测性维护的采用。它利用数据分析的力量,使用机器状态监测技术和传感器等工具,并处理历史性能信息。一个组织拥有的关于其关键资产的数据越准确,它就越有可能在潜在故障发生之前识别和解决它们。这意味着计划的维护活动取代了紧急活动,最大限度地减少计划外停机时间并优化资产利用率。

改善资源分配

目前制造业和维修方面的劳动力短缺凸显了尽可能高效地分配这些有限资源的重要性。资产管理可以通过根据关键度、可靠性和性能对资产进行分类来提供帮助。然后,组织可以确定其维护工作的优先顺序,并将资源分配到工作将产生最大回报的地方。

例如,通过在关键设备上使用传感器,企业可以持续监控温度、湿度或振动等情况。一旦测量结果超出了可接受的范围,就可以启动维护订单。这意味着消除了不必要的定期检查,这些资源被更有效地用于显示即将发生故障迹象的设备。如果这些小问题在实际故障发生之前得到解决,这将减少所需的劳动力,最大限度地降低备件和维修成本,并通过保护相关组件免受不必要的磨损来延长资产的生命周期。

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指导数据驱动的决策

多年来,最好的维护计划依赖于经验丰富的维护经理的专业知识、经验和记忆力。那些几十年来在同一家公司和同一设备上工作的人,对哪些设备进行了哪些维护和维修有心理记录,并且通常对接下来需要做什么或哪些资产准备更换有直觉。

今天,这种过时的方法是不可接受的。除了维护专业任期短得多,设备更复杂之外,竞争格局在维护方面没有比得上通情的猜测。

资产管理依赖于准确和及时的数据收集、分析和解释。通过使用计算机化维护管理系统(CMMS)和传感器等物联网工具,组织可以捕获实时资产信息、维护历史记录和性能指标。这种数据驱动的方法可以实现明智的决策,促进根本原因分析,并支持持续改进举措。

降低风险

除了优化设备性能外,资产管理还可以帮助识别和管理与资产故障相关的风险。必须及时识别和处理可能导致员工事故或伤害、损坏或损害最终产品质量或导致违反政府或行业法规的机器故障。这样做可以减少灾难性故障的可能性,增强安全协议,并确保遵守行业和政府标准和要求。

将维护和可靠性转移到利润中心

长期以来,维护一直被视为做生意的必要成本。通过接受资产运营,公司可以开始将更负面的声誉转移到积极的声誉。

由于有效的资产管理允许组织优化与维护和可靠性相关的成本,因此当活动与增加正常运行时间、更高质量的产品和更高的客户满意度挂钩时,它可以真正被视为一个利润中心。

通过实施健全的资产生命周期管理实践,组织可以延长资产寿命,减少不必要的支出,并使维护策略与整体业务目标保持一致。这有效地将维护和可靠性的作用从必要的邪恶转变为制造公司整体成功的贡献者。

结论

在当今竞争激烈的商业环境中,新技术变得越来越复杂,组织必须专注于最大限度地提高资产性能、可靠性和可用性。有效的资产管理通过实现主动维护策略、优化资源分配、促进数据驱动的决策、降低风险以及将维护和可靠性转变为利润中心,为实现这些目标奠定了基础。

通过采用全面的资产管理方法,组织可以加强维护和可靠性实践,从而提高运营效率,提高客户满意度,并帮助企业在市场上获得竞争优势。对于希望在未来蓬勃发展和成功的组织来说,将资产管理作为核心业务实践不再是一种选择,而是赌注。

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