精益制造管理在地板上

TBM不能孤立存在

Klaus M. Blache | 2021年4月1日

一项具有里程碑意义的研究告诉我们,以时间为基础的维护并不总是有效的,而且经常是浪费。要获得最有效的效果,请为您的操作寻找最佳的维护实践混合。

问:基于时间的维护有什么问题?

A:基于时间的维护(TBM)无时间运行。自1978年Nolan和United Airlines堆报告以来,维护思维经历了许多变化。报告编译了有关众多电气和机械机械工业部件的故障失败的条件概率的信息。其调查结果挑战了普遍认为,组件年龄和失败的可能性直接相关。相反,正如我们现在所知,只有11%的审查项目是年龄相关的,89%是随机的。它还指出了关于我们传统上PM如何定期的两个错误的信念。

大多数认为:

•组件一开始就具有固有的/已安装的可靠性,随着时间的推移,可靠性会下降。

•事件发生的可能性(统计数据)可以用来预测无法及时干预的情况。

如报告所述,早期的信仰是,因为机械部件磨损,任何设备的可靠性都与营业年龄直接相关。它被错误地认为,越来越频繁地进行,受保护的资产较为反对失败的可能性。该研究发现,无论进行的维护量如何,都无法防止许多类型的故障。这导致了众多飞机设计在关键功能中的冗余。

由于这些发现,高水平的基于时间的维护没有意义。这种维护将时间作为主要触发器,以设定的时间间隔或使用频率替换或固定资产,而不管其状况如何。如果你每年更换一个部件,或做一次彻底的检修,至少是在时间表上,但很可能是做得太频繁了。例如每三个月更换一个过滤器,更换烟雾报警器的电池,对暖通空调进行季节性检查,每3000小时润滑一次泵。,拧紧螺钉/螺栓。

当然,基于时间的维护目标是在故障发生之前防止其发生。但既然已经实施了,不管是否需要,都没有成本效益。记住,失败是一个漫长的过程,IE。,磨损,未对准,污染。失败开始后,可能需要数天或多年,直到发生实际的故障事件。原则上,您希望在P-F曲线上的P(可以识别潜在故障的点)之前进行任何基于时间的维护。在实践中,由于谨慎或因为你总是这样做,通常经常进行维护。这也介绍了新的“婴儿死亡率”可能性。一旦你获得过去的P,就是使用超声波,振动或油分析,润滑剂采样,热成像,电动机电路分析或腐蚀监测等技术。

有两种方法可以接近你的pms。

基于时间的维护(TBM):

•根据设定时间间隔轻松安排
•需要最少的培训
不考虑基于使用的资产条件
通常会导致太多或不足的维护。

运行时维护(RTM),也称为计量维护:

•基于资产利用率,如运行的小时数,周期数或英里数
•比TBM更有效。

你也可以做两者的组合。例如,每两个月或500小时。
的运行时间。

需要存在基于时间的维护的情况,特别是当存在关键的安全功能或监管要求时。例子包括检查灭火器,锅炉和电梯。如果您有具有已知MTBF的零件(故障之间的平均时间),则可以考虑TBM,如果更高的维护水平不具有成本效益,则可以考虑。

服务的一个基本模型是询问资产/问题是高风险还是关键资产。如果两者都不是,那么您需要分析哪些应该是故障维护(极低风险)或预防性维护(低风险)。如果是高风险或关键资产,您应该使用预测性和基于条件的维护。那些处于中间(中等风险)的资产应该基于ROI基础来决定。

当我与公司合作时,我发现基于时间的维护范围从总维护的25%到80%。我使用20%作为最好的练习建议。时间基于反应维护优于反应性,并且易于实施到CMMS中。如果您有持续运行的资产,则存在一些可能的好处。主要缺点是:

•劳动力,零件和停机时间增加总成本(如果它影响生产)
•维护经常引入更大的人为错误(缺乏精确维护)
如前所述,没有对资产使用和状况的会计核算
如果不经常进行维护,就会导致更多停机时间。

航空公司的研究和后续努力导致了维护费用的大幅减少,同时也提高了安全性。正如报告中所述,由行业特殊团队和FAA人员进行的初步研究,基于以可靠性为中心的维护原则,开发了第一个定期维护计划。

基于时间的维护不能单独成为管理许多非年龄相关故障模式的维护的有效方法(Nolan和Heap的数据为89%)。它应该作为全面的可靠性和维护过程的一部分使用。

如果没有成熟和健壮的流程,以可靠性为中心的维护(RCM)在航空行业(或类似的受高度监管的组织)之外也更难执行。最佳实践目标应该是大约10%的无反应维护、25%的预测性技术和基于状态的维护(发现潜在问题)、65%的预测性维护(30%执行工作指令以解决您在PdM/CBM中发现的问题、20%的基于时间的维护,以及15%的所有其他pm)。

设计的最终目标是可靠性、可维护性和持续不断的改进,因为你想消除所有不必要维护的原因。了解如何决定何时使用何种类型的维护来增强您的竞争优势。EP

基于Knoxville,Klaus M. Blacha博士是大学的可靠性和可维护性中心的主任。田纳西州,以及工程学院的研究教授。联系他kblache@utk.edu

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