维护经理的美好一天
Klaus M. Blache |2022年6月1日
自从我第一次描述以来,发生了很多变化2016年的美好一天。
当我早上到达时,我的个性化数字设备(附在手腕上)提供了当今活动的时间表。朝我的桌子移动会激活我的计算机并将其打开,视网膜扫描证实了我的身份。我看到我的一位技术人员正在打印3D临时部分,另一个是使用无人机进行屋顶和管道检查。已经订购了一个特殊的4D印刷零件,该零件将对温度做出反应,以增长到工程化的尺寸更大,避免了昂贵的拆卸。
另一位技术人员正在使用配备枪手进行维修,该饼干可与零件一起工作,提供工具并回答任何问题。COBOT收集了用于机器学习分析,规定性维护和持续PM优化的数据。她正在使用安全/训练眼镜,可逐步提供视觉方向。增强现实有助于提高下一步要做什么。
对于技术人员直接执行的工作,使用增强的人体工程学手套来提供额外的抓力强度,以避免腕管损伤。她还穿着健康监控背心,其中包括用于人体工程学分析和肌肉记忆训练的运动收集装置,以最大程度地减少压力。
从企业管理系统(EMS)中,我可以快速概述生产,可靠性和维护。Weibull分析软件生成了一个图表,该图表显示通过提高生产效率和可靠性可以获得多少。该信息由计算机生成的口头摘要补充,该摘要可以代替图表或与图表一起使用。EMS数据与“学习系统”集成在一起,该系统(在定义的参数内)做出一些决策,并报告这些决策以及根本原因。
生产过程是统计控制的。一旦有隔离零件的证据,它们就会倾向于回收。但是,这并不经常发生。对每件设备的任何小偏差都会受到监测,以及时维护干预措施并确保吞吐量要求。
维护时间表与生产要求动态集成,以安排最佳维护时间。同样,由于购买了具有重大“设计”可靠性和可维护性(R&M)规格的机械和设备,因此优化了最佳MTTR(平均维修时间)。
R&M模拟计算了设计水平(DFM)对主要资产的潜在影响。采购负责生命周期成本核算成本,该成本成本是资产生命周期绩效。根据最佳历史MTBF(失败之间的平均时间)和可靠性增长绩效选择资产提供商。每周一次,全球连续改进团队实际上(使用3-D成像来查看所有参与者)使用学习系统中的数据和建议做出决策。
我想知道他们过去是怎么做到的。我从祖父那里听到了有关大型积压,高水平的反应性维护,零星使用预测技术和过多库存的故事。很难相信任何人都会以这种方式经营业务。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。田纳西州和工程学院的研究教授。与他联系kblache@utk.edu。
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