在考虑如何最好地解决工厂停机问题时，必须首先确定原因。首先想到的是机器故障;生产线上的某个部件坏了，生产陷入了令人战栗的、不礼貌的、可能代价高昂的停顿。然而，尽管机器故障是最重要的问题，但它只是众多问题之一。
对于总部位于北卡罗来纳州罗利的百事装瓶投资有限责任公司(Pepsi Bottling Ventures LLC, PBV)来说，主要问题是产品转换．PBV是北美第三大百事可乐产品制造商和分销商，在六个州的27个装瓶和分销设施生产和运输超过100种不同的软饮料产品。由于生产的产品种类如此繁多，从一种产品顺利切换到另一种产品对每个工厂的生产率至关重要。
位于爱达荷州南帕的PBV设施是一个特别的痛处。该工厂建于2005年，今年早些时候被PBV收购，采用了新旧系统，导致了浪费和停机问题。一个本土数据收集系统为适应传统设备而设计的设备在新设备上表现不佳，而操作员依靠手动方法跟踪停机时间，在轮班时将其记录在剪贴板上。
在没有关于这个过程的真正情报的情况下，工程师们估计转换过程大约需要一个小时，这并不糟糕，但可以更好。为了加强管理，该公司推出了绩效管理和停机时间管理跟踪系统他是英维思运营管理公司(Invensys Operations Management)旗下Wonderware公司的董事。工程师们学到的第一件事是，他们的转换过程不需要60分钟……
他们花了90分钟!这是不可接受的。
根据PBV工程副总裁Scott Jamison的说法，该工厂使用Wonderware系统来识别主要限制因素及其根本原因，并发现最关键的瓶颈是在填料过程中。纠正这一问题可减少多达45分钟的转换时间，并产生了级联效应，在原材料和包装方面实现了额外的节省。填充线的效率提高了10%。
准确的数据
贾米森说:“我们试图做的主要事情是获得非常准确的数据。”“停机时间是什么?原因是什么?”通过直接从机器获取信息，我们现在获得了(丰富、可靠的信息)。”例如，他补充说，他们现在可以看到每天发生的所有微停顿(过去没有人有时间记录下来，因此是看不见的)，并采取行动纠正它们。
“现在我们已经解决了大部分容易实现的目标，我们能够关注最微小的事情，并做出明智的决定来改善事情。它不仅帮助我们评估机器，还帮助我们评估运行机器的人。现在我们可以很快地看到操作员是否处于错误的位置。我们能不能给他重新分配任务或者给他更多的培训，让他更有效率?所有这些最终都会减少停机时间。”
位于德国Schramberg-Waldmössingen的Schwäbische Maschinenwerkzeuge GmbH (SW)也在做类似的事情，但与维护过程有更密切的联系。这家机床制造商推出了ePS网络服务，这是西门子运动控制系统集团的一种解决方案，提供基于互联网的遥控器状态监测服务。该公司每年为汽车行业生产的约160个高性能多轴加工中心中的每一个都提供综合服务。
ePS不断地直接从设备中挖掘运行数据，并对其进行分析，不仅为维护团队，而且为生产和管理提供有用的见解和决策支持。如果满足特定条件(例如，即将发生故障的指示器)，则可以发出警报并采取纠正措施，以防止问题升级为中断生产的事件。
SW在线服务的领军人物Peter Siegel表示，ePS简化并加速了维护，消除了过程中的停机时间。“维护人员不再需要等待警报和更新，因为他们也可以自己处理数据。”
虽然维护功能的初始价值是显而易见的，但Siegel强调，一旦拥有了这些信息，就可以对其进行大量分析，以更清楚地了解业务，并为生产和管理团队产生重要价值。
例如，生产团队可能想知道给定操作被选择的频率;或者设置需要多长时间;或者机器在没有故障的情况下停机多长时间;或者对故障做出反应所需的时间。西格尔说:“所有这些数据使我们有可能确定定性问题的原因，为什么工艺不稳定，为什么生产的零件数量突然下降。最终，可以实现流程优化和/或生产率提高。”
在管理层，对车间发生的事情的可见性在许多领域转化为更好的战略决策。由于他们对生产有了更好的了解，经理们对资本设备投资的总拥有成本(TCO)和这些投资的回报有了更好的了解。此外，当涉及到备件等问题时，他们可以积极主动。如果状态监控通知您，给定数量的部件将在三个月内磨损，那么您可以提前安排这些部件并安排更换，而不是等待损坏，然后等待部件发货。西门子发言人约翰•克拉瑟斯(John Cruthers)表示:“这确实是从预防性维护模式转变为预测性模式。”“如果你能有效地做到这一点，你就能在问题发生之前诊断出问题，并在第一时间避免问题。”
三种模式
波士顿AMR research Inc.的研究主管比尔•波尔克(Bill Polk)指出了三种主要的维护模式。除了前面提到的预测性维护之外，您还有反应性维护，这基本上意味着您运行机器，直到出现故障，然后四处寻找正确的部件和人员，以尽快恢复机器并运行。这种模式，仍然是最常见的，是最昂贵的恢复时间和硬美元。第三种选择是计划维护，根据给定机器或部件的预计寿命来安排工作。它比单纯的反应性要优越得多，但缺点是，你可能会把非常好的组件从服务中取出来，不需要更换或维护。您还将错过由于有缺陷的部件而不可预见的故障。
预测模型显然是Polk的圣杯，他建议公司采用它——通常是作为整体企业资产和维护(EAM)计划的一部分——如果可能的话。“人们希望提高资产回报率，”波尔克说。“他们不仅将这些资产视为成本，还将其视为必须显示投资回报率的投资。你还必须考虑到老龄化的劳动力。在这样的经济形势下，人们并没有像预期的那样退休，但制造商仍然预计未来五年将出现一个真正的问题。他们还希望提高维护部门的效率。”
Polk指出了一个像样的EAM方法可以带来的许多好处。“维护费用可以减少25%。你可以减少75%的故障。资产利用率可以提高15%到20%。通过MRO(维护、维修和运营)库存，你可以减少10%到15%的营运资金。”“这是一种高度进化的保养方式。”
进化正是DP World Southampton在重新考虑其维护方法时所寻找的。DP World Southampton是英国第二大集装箱码头。这个占地200英亩的设施依靠14台船岸龙门吊、一台移动式港口起重机和100多辆跨式运输车，将数千个集装箱从世界各地的船上转运到卡车和火车上，从易腐食品到危险化学品，反之亦然。
南安普顿港口世界公司工程规划和质量经理戴维•鲍尔斯(David Bowers)表示:“每次起重机出现故障，都会降低我们的吞吐量，最终让我们损失很多钱。”“我们意识到，如果我们能找到一种方法，在维护工作中更加积极主动，我们就可以让终端保持更长时间的全面运行，减少延误，提高效率。”
DP World Southampton依靠传统的计算机化维护管理系统，该系统不能很好地适应公司的业务流程。根据鲍尔斯的说法，旧系统从未正确配置以满足操作需求。“因此，我们发现很难智能地管理维修工作量。”我们希望确保我们经常对设备进行维护，以满足ISO 9001:2000质量标准，并遵守健康和安全法规，但不要太频繁，以免造成不必要的工作。”解决方案以IBM Tivoli的Maximo资产管理系统的形式出现。
要预防
有了新的解决方案，作业已经能够从维修模式转变为更具预防性的方法。技术人员现在在工作时直接将维护报告记录到系统中，因此工作被遗忘或输入错误的风险降低了。除了最大限度地减少错误，这还有助于提高可追溯性——有助于审计、检查和法规遵从性。
鲍尔斯补充说:“我们现在有一个严格的工作流程，管理所有的计划维护。”“每项工作都是从Maximo工作订单开始的，你需要一个订单号来获得备件。这使得我们更容易跟踪库存，并确保正确的零件用于正确的工作。”自部署以来，Bowers注意到预防性维护增加了10%，实际故障减少了10%。
自动化供应商施耐德电气(Schneider Electric)的市场部门经理约翰•波维里(John Boville)说:“你肯定已经有了一个时机成熟的想法。”施耐德电气美国总部位于伊利诺伊州的帕拉廷。“你现在面对的是一种思维转变。我认为人们并没有真正理解当一台机器停止运行时所面临的风险。我们说的是非常非常大的利益。与其在遇到灾难性故障后再去修复，不如建立一个足够智能的系统，在第一时间告诉你该去哪里避免故障。”
对于总部位于北卡罗来纳州罗利的百事装瓶投资有限责任公司(Pepsi Bottling Ventures LLC, PBV)来说，主要问题是产品转换．PBV是北美第三大百事可乐产品制造商和分销商，在六个州的27个装瓶和分销设施生产和运输超过100种不同的软饮料产品。由于生产的产品种类如此繁多，从一种产品顺利切换到另一种产品对每个工厂的生产率至关重要。
位于爱达荷州南帕的PBV设施是一个特别的痛处。该工厂建于2005年，今年早些时候被PBV收购，采用了新旧系统，导致了浪费和停机问题。一个本土数据收集系统为适应传统设备而设计的设备在新设备上表现不佳，而操作员依靠手动方法跟踪停机时间，在轮班时将其记录在剪贴板上。
在没有关于这个过程的真正情报的情况下，工程师们估计转换过程大约需要一个小时，这并不糟糕，但可以更好。为了加强管理，该公司推出了绩效管理和停机时间管理跟踪系统他是英维思运营管理公司(Invensys Operations Management)旗下Wonderware公司的董事。工程师们学到的第一件事是，他们的转换过程不需要60分钟……
他们花了90分钟!这是不可接受的。
根据PBV工程副总裁Scott Jamison的说法，该工厂使用Wonderware系统来识别主要限制因素及其根本原因，并发现最关键的瓶颈是在填料过程中。纠正这一问题可减少多达45分钟的转换时间，并产生了级联效应，在原材料和包装方面实现了额外的节省。填充线的效率提高了10%。
准确的数据
贾米森说:“我们试图做的主要事情是获得非常准确的数据。”“停机时间是什么?原因是什么?”通过直接从机器获取信息，我们现在获得了(丰富、可靠的信息)。”例如，他补充说，他们现在可以看到每天发生的所有微停顿(过去没有人有时间记录下来，因此是看不见的)，并采取行动纠正它们。
“现在我们已经解决了大部分容易实现的目标，我们能够关注最微小的事情，并做出明智的决定来改善事情。它不仅帮助我们评估机器，还帮助我们评估运行机器的人。现在我们可以很快地看到操作员是否处于错误的位置。我们能不能给他重新分配任务或者给他更多的培训，让他更有效率?所有这些最终都会减少停机时间。”
位于德国Schramberg-Waldmössingen的Schwäbische Maschinenwerkzeuge GmbH (SW)也在做类似的事情，但与维护过程有更密切的联系。这家机床制造商推出了ePS网络服务，这是西门子运动控制系统集团的一种解决方案，提供基于互联网的遥控器状态监测服务。该公司每年为汽车行业生产的约160个高性能多轴加工中心中的每一个都提供综合服务。
ePS不断地直接从设备中挖掘运行数据，并对其进行分析，不仅为维护团队，而且为生产和管理提供有用的见解和决策支持。如果满足特定条件(例如，即将发生故障的指示器)，则可以发出警报并采取纠正措施，以防止问题升级为中断生产的事件。
SW在线服务的领军人物Peter Siegel表示，ePS简化并加速了维护，消除了过程中的停机时间。“维护人员不再需要等待警报和更新，因为他们也可以自己处理数据。”
虽然维护功能的初始价值是显而易见的，但Siegel强调，一旦拥有了这些信息，就可以对其进行大量分析，以更清楚地了解业务，并为生产和管理团队产生重要价值。
例如，生产团队可能想知道给定操作被选择的频率;或者设置需要多长时间;或者机器在没有故障的情况下停机多长时间;或者对故障做出反应所需的时间。西格尔说:“所有这些数据使我们有可能确定定性问题的原因，为什么工艺不稳定，为什么生产的零件数量突然下降。最终，可以实现流程优化和/或生产率提高。”
在管理层，对车间发生的事情的可见性在许多领域转化为更好的战略决策。由于他们对生产有了更好的了解，经理们对资本设备投资的总拥有成本(TCO)和这些投资的回报有了更好的了解。此外，当涉及到备件等问题时，他们可以积极主动。如果状态监控通知您，给定数量的部件将在三个月内磨损，那么您可以提前安排这些部件并安排更换，而不是等待损坏，然后等待部件发货。西门子发言人约翰•克拉瑟斯(John Cruthers)表示:“这确实是从预防性维护模式转变为预测性模式。”“如果你能有效地做到这一点，你就能在问题发生之前诊断出问题，并在第一时间避免问题。”
三种模式
波士顿AMR research Inc.的研究主管比尔•波尔克(Bill Polk)指出了三种主要的维护模式。除了前面提到的预测性维护之外，您还有反应性维护，这基本上意味着您运行机器，直到出现故障，然后四处寻找正确的部件和人员，以尽快恢复机器并运行。这种模式，仍然是最常见的，是最昂贵的恢复时间和硬美元。第三种选择是计划维护，根据给定机器或部件的预计寿命来安排工作。它比单纯的反应性要优越得多，但缺点是，你可能会把非常好的组件从服务中取出来，不需要更换或维护。您还将错过由于有缺陷的部件而不可预见的故障。
预测模型显然是Polk的圣杯，他建议公司采用它——通常是作为整体企业资产和维护(EAM)计划的一部分——如果可能的话。“人们希望提高资产回报率，”波尔克说。“他们不仅将这些资产视为成本，还将其视为必须显示投资回报率的投资。你还必须考虑到老龄化的劳动力。在这样的经济形势下，人们并没有像预期的那样退休，但制造商仍然预计未来五年将出现一个真正的问题。他们还希望提高维护部门的效率。”
Polk指出了一个像样的EAM方法可以带来的许多好处。“维护费用可以减少25%。你可以减少75%的故障。资产利用率可以提高15%到20%。通过MRO(维护、维修和运营)库存，你可以减少10%到15%的营运资金。”“这是一种高度进化的保养方式。”
进化正是DP World Southampton在重新考虑其维护方法时所寻找的。DP World Southampton是英国第二大集装箱码头。这个占地200英亩的设施依靠14台船岸龙门吊、一台移动式港口起重机和100多辆跨式运输车，将数千个集装箱从世界各地的船上转运到卡车和火车上，从易腐食品到危险化学品，反之亦然。
南安普顿港口世界公司工程规划和质量经理戴维•鲍尔斯(David Bowers)表示:“每次起重机出现故障，都会降低我们的吞吐量，最终让我们损失很多钱。”“我们意识到，如果我们能找到一种方法，在维护工作中更加积极主动，我们就可以让终端保持更长时间的全面运行，减少延误，提高效率。”
DP World Southampton依靠传统的计算机化维护管理系统，该系统不能很好地适应公司的业务流程。根据鲍尔斯的说法，旧系统从未正确配置以满足操作需求。“因此，我们发现很难智能地管理维修工作量。”我们希望确保我们经常对设备进行维护，以满足ISO 9001:2000质量标准，并遵守健康和安全法规，但不要太频繁，以免造成不必要的工作。”解决方案以IBM Tivoli的Maximo资产管理系统的形式出现。
要预防
有了新的解决方案，作业已经能够从维修模式转变为更具预防性的方法。技术人员现在在工作时直接将维护报告记录到系统中，因此工作被遗忘或输入错误的风险降低了。除了最大限度地减少错误，这还有助于提高可追溯性——有助于审计、检查和法规遵从性。
鲍尔斯补充说:“我们现在有一个严格的工作流程，管理所有的计划维护。”“每项工作都是从Maximo工作订单开始的，你需要一个订单号来获得备件。这使得我们更容易跟踪库存，并确保正确的零件用于正确的工作。”自部署以来，Bowers注意到预防性维护增加了10%，实际故障减少了10%。
自动化供应商施耐德电气(Schneider Electric)的市场部门经理约翰•波维里(John Boville)说:“你肯定已经有了一个时机成熟的想法。”施耐德电气美国总部位于伊利诺伊州的帕拉廷。“你现在面对的是一种思维转变。我认为人们并没有真正理解当一台机器停止运行时所面临的风险。我们说的是非常非常大的利益。与其在遇到灾难性故障后再去修复，不如建立一个足够智能的系统，在第一时间告诉你该去哪里避免故障。”
![Mps035 Sm 1200x628 D[2]](https://img.automationworld.com/files/base/pmmi/all/image/2021/03/MPS035_SM_1200x628_D_2_.604a4a336bc60.png?auto=format%2Ccompress&bg=fff&fill-color=fff&fit=fill&h=146&pad=5&q=70&w=340)
