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资产管理:进化革命

Klaus M. Blache |2019年4月25日

问:资产管理正在迅速变化。一切都在哪里?

A:随着复杂性和能力的增加,维护和可靠性概念已经长期发展。全球竞争,离开劳动力的大量行业/技术人员,不断变化的业务动态以及不断改善文化的需求,这更加复杂。24hbet 10bet

“在心态破裂时修复它”是1950年之前的规范。不幸的是,这种理念的设施仍然太多。在60年代中期,我们看到了一些早期的计算机使用情况,主要用于任务提醒和基本工作单。在70年代中期,大型IBM计算机仍在使用Fortran Punch卡。随着计算机的较小和功能的增加,计算机化维护管理系统(CMM)变得更好,使用加速。

在90年代中期,PC很快接管了。然后是无线/移动性,基于云的计算以及预测技术和基于条件的维护的兴起。这些新工具和技术的数据提供了导致预测维护的分析。从70年代后期开始,人们对以可靠性为中心的维护,故障模式和效果分析以及根本原因分析的关注越来越多。后来是设计可靠性和可维护性(R&M)和PM(预防性维护)优化的设计。

几十年来,有良好的商业学徒计划。很少有公司仍然拥有它们,而不是足够的年轻人在那方面移动。此外,没有足够的植物地板人们拥有优化操作表现所需的学科,精确维护和可靠性技能。这在过去的10年里出现了强烈需求。

从Maytag Man(一个钻头修理工描绘了Maytag品牌的产品可靠性)和当前实践的维护态度,从50多年来到了60多年然后来到IOT(物联网),大数据,无线,移动性以及更好地访问实时数据。

John Moubray早期版本的图表类似于如下所示的版本(以可靠性为中心的维护,第二版,John Moubray,工业媒体,NY,1992)。当约翰和我第一次见到阿伯丁,苏格兰,在80年代,图表上的许多物品(从大约2010年开始)甚至没有在我们的雷达屏幕上。可靠性和可维护性更加关注,但更多的重点是精益制造,即时流程和六西格玛。

点击放大。

上面的“ R&M工具和技术的演变”图表并不意味着包含包罗来语,而是代表涉及的许多不同工具和技术的代表以及它们被引入的速度。从反应到基于时间到预测性维护,花了60多年的时间,而太多的人仍在努力弄清楚它。对于每个人来说,仍然有机会。

从2010年开始看看变化的步伐和一些新物品。在精确维护,基于云的数据存储和分析,IoT,更好的实时数据,边缘计算和人工智能中,还有一些兴趣。Edge Computing是计算在数据源处的/附近完成的计算。传感器和计算的较低成本将在最需要的情况下放置计算能力。它使用分析来制作维护预测并放入所需的行动项目,IE。,联系移动资产以进行更快的维修。

人工智能(AI)已经走了很长的路,但仍处于初期阶段。AI认识信息,将其存储(知识)存储,并在新情况下应用它。更多将在规范性维护(AI,算法)中发生更多。一个最终目标是模仿生物神经网络。我还在未来列表中为R&M(设计和生命周期成本)购买了购买,希望机器学习/ AI系统将其建立在其决策中。

量子计算有可能在数十亿的规模上提高计算能力。它适用量子物理学法,使其能够同时在多个状态下执行计算。传统的物理定律将不再适用,允许它存储和使用大量数据。

沿着距离20世纪40年代至今的R&M的变化途径,当范式改变时,有不确定性的时期。我们为什么要改变?新工具和技术的福利和回报通常是超卖和早期用户经常劝阻。随着适用性的改善,投资的接受和回报也是如此。

最近的一项研究,“纽约麦金西&股份有限公司(McKinsey.com),发现:

•不到30%将其超出试点阶段的物联网计划

•只有六个公司对成本和收入产生了积极影响

•改善财务影响需要在陡峭的学习曲线的情况下进行众多实施(前15个用例仅具有适度的影响)。

因此,毫不奇怪的是,许多努力仅每周生产的设施都不参与其中。正如我向我访问的每个设施所建议的那样,“准备好您的数据”(以决定决策)。系统将渴望数据。准备向他们提供良好的数据。同样,随着计算能力和R&M工具的速度,这将是革命的速度,而不是进化。EP

Klaus M. Blache总部位于诺克斯维尔,是大学可靠性和可维护性中心的主任。作者:王莹,田纳西州联系他kblache@utk.edu

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