问：为什么标准化在维护中工作如此重要？

A：维护专业人员自豪地自豪地无法在没有方向做的工作。他们是机械和设备维修专家，所以关注的是什么？正如我经常说的那样，“这都是相关的。”

有些人可能还记得1990年电影“哈瓦那”，其中罗伯特·雷德福德国家，“蝴蝶可以在中国的一朵花上飘荡，并在加勒比地引起飓风。”该声明表明，如果天气系统处于完美平衡，则略有颤动可以决定方向。

虽然令人难忘和诗意，科学家都知道蝴蝶的例子，涉及如此小的空气运动，是糟糕的物理学。在更比较的规模上，这开始更有意义。例如，如果大型巨石在山顶上完全平衡，则将岩石扔在它可以决定秋天的方向。

Mathematician Edward Lorenz在20世纪60年代开发了一个模型，当映射时，看起来像一只蝴蝶。Lorenz发现所产生的形状对初始条件非常敏感（起点的微小变化）。任何方向的轻微移位映射了一个完全不同的蝴蝶。这种蝴蝶效果的谜团演变为混沌理论，研究了非常敏感的动态系统的行为。由于对这些非常小的差异的敏感性，预测这些复杂系统的结果是极难的。

混沌理论，如可靠性和可维护性，是关于为意外准备的准备。如果您不遵循标准化的工作流程，则达到稳定性更难。您的维护部门在您的维护部门进行了什么样的小事，可以在您的组织中具有“蝴蝶效应”？考虑交易/技术人员：

•采取应为正式工作订单的口头工作要求

•有时会到达工作现场，发现运营人员不会让机器停止

•获得不清楚的维护任务方向，因此他们即兴创作

•请参阅最优先考虑的大多数作业，作为高优先级或安全性，作为将它们达到列表顶部的方式

•跳过不太关键的PM检查，因为许多人无法及时完成和/或在月度计划上（通常会报告为已完成的任务，从而使KPI看起来很好）。

•努力找到正确的部分，因为所有部分都没有使用标准化系统编码，这也影响重新排序/采购的问题

•了解到只捕获一些资产历史记录，因为工作订单没有足够的细节关闭，或者根本没有关闭

•囤积零件，因为它们不相信股票房间数据

•不要进行根本原因，趋势和可靠性 - 增长跟踪分析，因为它们缺乏质量资产数据

•请参阅连续积压增长，假设您正在计算未执行的所有工作订单

•除了继续上涨之外，无法预测成本

•疑问数据有效性/准确性，尽管KPI看起来很好（对于大多数人来看待每日植物地板实践而强化他们的不信任）。

以下是此类问题的一个很好的例子：PM合规性报告为95％，但正在进行PMS和维修的人知道合适的PMS只能在60％的资产上完成。您是否报告了100％的资产遵守情况？对于预测技术也是如此，意味着只跟踪所识别的路线（因此数字看起来很好）。没有人谈论资产百分比有适当的技术和路线。

完成一次或几次，这些行为中的任何一个可能没有显着影响。然而，累积（单独或不同的人完成），它们可以在可靠性和维护性能方面引起显着的负面结果。这一切都是相关的。

维护，就像生产一样，需要标准化的工作流程来实现最佳实践。例如，三个交易/技术人员（在各种经验中）应该能够执行相同的工作令并实现相同的结果。如果没有，您的PM任务需要更多清晰度。

“一遍又一遍地做同样的事情，期待不同的结果是疯狂的定义，”（作者未知，虽然爱因斯坦经常为这条报价获得信誉）。With maintenance needs being so unpredictable, and 75% of North America not doing enough predictive/condition-based monitoring (you can’t fix what you don’t find), you are just fixing the same stuff over and over again, at different times.

如果这是您的操作，您认为它会更好地让事情变得更好，你喂养精神错乱。

我们生活和工作的许多社会科技系统（人和流程）是混乱和复杂的。通过更好地理解它是如何互联的，我们可以避免主要问题。通过更好地执行正规化的工作，问责制，精确维护等，可以删除一些不可预测性（和不受欢迎的后果）。但你首先需要了解它是如何相关的。ep.

位于Klaus M. Blache的基于Knoxville，是Univ的可靠性和可维护中心主任。作者：王莹，田纳西州联系他kblache@utk.edu.。