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全面生產(chǎn)維護(hù)在《IATF 16949:2016 汽車生產(chǎn)件及相關(guān)服務(wù)件組織的質(zhì)量管理體系要求》中被明確要求。
8.5.1.5 全面生產(chǎn)維護(hù)
延伸閱讀：汽車行業(yè) IATF 16949：名詞解讀—預(yù)測性維護(hù)/全面生產(chǎn)維護(hù)
全面生產(chǎn)維護(hù)/預(yù)防性維護(hù)/預(yù)測性維護(hù)/周期性檢修-IATF 16949:2016 汽車生產(chǎn)件及相關(guān)服務(wù)件組織的質(zhì)量管理體系要求。
a) 對按照要求產(chǎn)量生產(chǎn)合格品所必須的過程設(shè)備的識別；
針對生產(chǎn)性設(shè)備、能源進(jìn)行識別，傳統(tǒng)方法包括臺賬建立、設(shè)備名稱標(biāo)識、設(shè)備狀態(tài)的動態(tài)標(biāo)識，以及設(shè)備說明書等資料的留存。
數(shù)字運(yùn)維通過設(shè)備臺賬，便捷生成二維碼唯一身份標(biāo)識，并通過小程序掃一掃實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)標(biāo)記和OEE統(tǒng)計(jì)，通過車間大屏幕實(shí)施呈現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)動態(tài)標(biāo)識。
b) a）項(xiàng)中被識別設(shè)備的替換件（備件）的可用性；
備件的可用性包括供應(yīng)效率和供應(yīng)質(zhì)量，由于工藝復(fù)雜性、個(gè)性化特征，導(dǎo)致SKU (庫存量單位)種類繁多，面臨呆滯庫存積壓和備件短缺的現(xiàn)象同時(shí)存在。同時(shí)，缺乏備件使用壽命（備件級的MTBF）分析，無法對備件供應(yīng)鏈實(shí)施優(yōu)化，導(dǎo)致備件可用性長期無法得到有效改善。
數(shù)字運(yùn)維中的備件模塊，采用二維碼對庫位進(jìn)行管理，并與維修流程無縫融合，打通備件流通的最后一公里，減少廠內(nèi)的備件查詢和供應(yīng)時(shí)間。
同時(shí)，數(shù)字運(yùn)維強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，對備件使用的壽命進(jìn)行跟蹤，分析不同備件使用的MTBF值和MTTR值分析，這利于優(yōu)化供應(yīng)商及品牌的供應(yīng)資質(zhì)評定，針對性提升備件供應(yīng)質(zhì)量與供應(yīng)效率。
c) 為機(jī)器、設(shè)備和設(shè)備維護(hù)提供資源；
與設(shè)備及設(shè)備維護(hù)相關(guān)的資源，包括人員、知識、能力，高技能人才短缺與維護(hù)水平是工業(yè)企業(yè)面臨的主要矛盾之一。
數(shù)字運(yùn)維強(qiáng)調(diào)移動化的運(yùn)維工單與人工智能、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策相結(jié)合。確保在現(xiàn)有維護(hù)和維護(hù)人員的基礎(chǔ)上，強(qiáng)化知識的交互和重用，提升運(yùn)維效率和質(zhì)量，包括：
1) 移動化運(yùn)維工單＋人工智能維修輔助，縮短維修時(shí)間（MTTR↓）.
產(chǎn)線工人微信小程序掃一掃，故障報(bào)修信息一鍵直達(dá)維修人員APP，縮短維修響應(yīng)時(shí)間，人工智能一鍵輔助，縮短維修診斷和處理時(shí)間，最大程度降低MTTR(平均故障修復(fù)時(shí)間)，縮短維修工人培養(yǎng)周期。
2) 維修作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)－維修監(jiān)控看板，提升運(yùn)維效率。
維修作業(yè)調(diào)度，系依據(jù)維修作業(yè)動向，反映每一位維修人員的具體作業(yè)區(qū)域、作業(yè)類型和作業(yè)進(jìn)度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)輕重緩急的作業(yè)調(diào)度過程。這包括，故障維修看板、點(diǎn)檢異常反饋看板、預(yù)防維修代辦看板、人動向看板等內(nèi)容。
3) 維修績效看板，洞察維修人員能力和行為差異，針對性提升維修技能。
對維修人員的執(zhí)行任務(wù)（應(yīng)急維修、預(yù)防性維護(hù)、預(yù)測性/點(diǎn)檢維護(hù)）執(zhí)行率、執(zhí)行時(shí)間、平均維修時(shí)間（效率）等，進(jìn)行客觀的統(tǒng)計(jì)和對比。分析維修人員業(yè)務(wù)技能瓶頸、針對性開展培訓(xùn)和激勵。
d) 設(shè)備、工裝和量具的包裝和防護(hù)；
數(shù)字運(yùn)維工業(yè)APP圈子（類似于微信朋友圈），發(fā)布相關(guān)維護(hù)保養(yǎng)知識，后臺審核后，在圈子里獲得這些保養(yǎng)和防護(hù)知識，維修工在APP端可查看、學(xué)習(xí)和應(yīng)用。
e) 適用的客戶特殊要求；
此處省略八百字……
f) 文件化維護(hù)目標(biāo)，例如：OEE(設(shè)備綜合效率)、MTBF（平均故障間隔時(shí)間)和 MTTR（平均修復(fù)時(shí)間)，以及預(yù)防性維護(hù)符合性指標(biāo)。維護(hù)目標(biāo)的績效應(yīng)作為管理評審的輸入（見9.3)；
數(shù)字運(yùn)維自動獲取維護(hù)相關(guān)指標(biāo)，形成逐級統(tǒng)計(jì)與分析體系，包括：
1) OEE（設(shè)備綜合效率）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)通道。
無需改造，直接通過微信小程序掃一掃二維碼，一鍵采集設(shè)備狀態(tài)，獲取時(shí)間開動率，工廠只需要導(dǎo)入報(bào)表與合格率相乘，即可獲得不同產(chǎn)線的OEE值。
值得注意的是，OEE作為全面生產(chǎn)維護(hù)的重要指標(biāo)，并不適宜對設(shè)備部門進(jìn)行考核，宜作為產(chǎn)線/部門的生產(chǎn)效率評價(jià)指標(biāo)。
2) 可用度、MTTR、MTBF統(tǒng)計(jì)通道。
MTTR:平均故障修復(fù)時(shí)間，反映了維護(hù)效率和應(yīng)急維修組織能力，屬于維修性范疇，MTTR越小越好。
MTBF:平均故障間隔時(shí)間，反映了設(shè)備維護(hù)質(zhì)量和維護(hù)技能水平，屬于可靠性范疇，MTBF越大越好。
但如何整體評價(jià)維護(hù)能力呢，綜合MTTR和MTBF，我們用可用度(A)來評價(jià),表達(dá)公式為：
可用度 (availability)度量系統(tǒng)性能好壞的指標(biāo)之一，它是表示任一時(shí)刻t系統(tǒng)處在正常狀態(tài)的概率。
延伸閱讀：可用度指標(biāo)、設(shè)備維修、工業(yè)服務(wù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)
MTTR\MTBF\可用度，系由事后維修記錄統(tǒng)計(jì)獲得，數(shù)字運(yùn)維借用二維碼掃一掃，自動識別停機(jī)時(shí)間、維修響應(yīng)時(shí)間、維修結(jié)束時(shí)間和維修驗(yàn)證時(shí)間，通過后臺統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)維修指標(biāo)的智能統(tǒng)計(jì)與分析。由于制造系統(tǒng)常有備用設(shè)備，某些車間設(shè)備有設(shè)備和庫存冗余緩沖，故工廠\產(chǎn)線、單機(jī)和備件的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)應(yīng)有所區(qū)分，如下：
產(chǎn)線\工廠可用度（含MTTR、MTBF），統(tǒng)計(jì)時(shí)應(yīng)區(qū)分停產(chǎn)停機(jī)和非停產(chǎn)停機(jī)狀態(tài)，非停產(chǎn)停機(jī)檢修情況不列入統(tǒng)計(jì)范圍。這也解釋了，為什么在自動化流水線上，需要強(qiáng)化應(yīng)急響應(yīng)能力（含維修和備件線邊庫響應(yīng)），并將預(yù)測性診斷、可靠性冗余維修作為重點(diǎn)。
單機(jī)可用度（含MTTR、MTBF），統(tǒng)計(jì)時(shí)所有事后維修項(xiàng)目均納入統(tǒng)計(jì)范圍，數(shù)字運(yùn)維將可用度進(jìn)行由低到高排序，指導(dǎo)工廠進(jìn)行針對性的改善。
備件MTBF，備件MTBF系統(tǒng)計(jì)所有事后維修、預(yù)測性維修項(xiàng)目，分備件類型、供應(yīng)廠家進(jìn)行由低到高拍尋，指導(dǎo)工廠對這些易損備件的供應(yīng)商、供應(yīng)品牌進(jìn)行評估和優(yōu)化改善。
g) 定期評審維護(hù)計(jì)劃與目標(biāo)，并在未達(dá)到目標(biāo)時(shí)采取糾正措施；
數(shù)字運(yùn)維立足于目標(biāo)導(dǎo)向，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動條件下的運(yùn)維改善系統(tǒng)，數(shù)字運(yùn)維決策看板，包含以下目標(biāo)優(yōu)化方向：
1) 運(yùn)維業(yè)績指標(biāo)。
反映設(shè)備部門的整體能力，可用度體現(xiàn)了維護(hù)整體能力（效率支持），維修費(fèi)用體現(xiàn)了運(yùn)維的經(jīng)濟(jì)性表現(xiàn)（成本支持），庫存則體現(xiàn)工業(yè)供應(yīng)商配套能力（現(xiàn)金流支持）。
2) 運(yùn)維能力指標(biāo)。
運(yùn)維能力指標(biāo)主要應(yīng)用于對產(chǎn)線\部門的評價(jià)，它反映了各產(chǎn)線\部門的自主維護(hù)能力、維修配合能力，是全員參與的核心指標(biāo)體現(xiàn)。通過對不同部門/產(chǎn)線的對比，實(shí)施合理的激勵和維護(hù)扶持計(jì)劃，有利于整體提升全面生產(chǎn)維護(hù)能力。
3) 運(yùn)維行為指標(biāo)。
運(yùn)維行為指標(biāo)主要應(yīng)用于維修組織、維護(hù)作業(yè)的評價(jià)，通過這些指標(biāo)數(shù)據(jù)的洞察，利于作業(yè)瓶頸改善、技能培養(yǎng)。
4) 運(yùn)維改善指標(biāo)。
圍繞維護(hù)結(jié)果，如單機(jī)可用度、故障分類、備件消耗等異常數(shù)據(jù)，結(jié)合故障機(jī)理實(shí)施針對性的改善，有利于改善設(shè)備維護(hù)物理瓶頸，持續(xù)優(yōu)化設(shè)備穩(wěn)定性和可靠性。
h) 使用預(yù)防性維護(hù)方法；
預(yù)防性維護(hù)是可靠性設(shè)計(jì)的一項(xiàng)輸出，除設(shè)備出廠資料規(guī)定的一些定期維護(hù)項(xiàng)目，如易損件定期更換、定期潤滑等內(nèi)容，也包含在自制設(shè)備、非標(biāo)成套設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)項(xiàng)目梳理。
數(shù)字運(yùn)維，按照制定好的預(yù)防性維修基準(zhǔn)（含潤滑基準(zhǔn)）導(dǎo)入，實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)項(xiàng)目的自動下發(fā)。
i) 使用預(yù)測性維護(hù)方法，如適用；
預(yù)測性維護(hù)是在基于狀態(tài)判斷確定的一種維護(hù)方式，難點(diǎn)在于如何提高預(yù)測性診斷的準(zhǔn)確性，包含了自主點(diǎn)檢和專業(yè)點(diǎn)檢的手動診斷方式，基于點(diǎn)檢儀器的周期性自動診斷，以及基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的連續(xù)性自診斷方式（也稱為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺）。
數(shù)字運(yùn)維側(cè)重于手動診斷，通過基于微信小程序的生產(chǎn)員工自主點(diǎn)檢，以及基于工業(yè)APP的維修人員專業(yè)點(diǎn)檢，只需要導(dǎo)入點(diǎn)檢基準(zhǔn)，系統(tǒng)按照周期自動下發(fā)點(diǎn)檢任務(wù)后碼，即可執(zhí)行點(diǎn)檢任務(wù)。不同于傳統(tǒng)點(diǎn)檢注重形式，數(shù)字運(yùn)維強(qiáng)調(diào)過程和結(jié)果的雙向驅(qū)動：強(qiáng)調(diào)按時(shí)（掃碼記時(shí)）、按點(diǎn)（掃碼定位）、按質(zhì)（拍照確定結(jié)果）的過程控制；及其對點(diǎn)檢執(zhí)行率、點(diǎn)檢異常發(fā)現(xiàn)數(shù)、點(diǎn)檢異常處理數(shù)、系統(tǒng)可用度的結(jié)果反饋。
而對于借助點(diǎn)檢儀器的自動診斷，和基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的自診斷（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺），企業(yè)則需要評估技術(shù)成熟度、經(jīng)濟(jì)性和設(shè)備重要性，進(jìn)行權(quán)衡了。總的來說，點(diǎn)檢是基礎(chǔ)，儀器輔助和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方案，則需要量力而行。
j) 周期性檢修；
數(shù)字運(yùn)維本身就是一套任務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)，包含了非計(jì)劃的緊急維修工單（造成生產(chǎn)停產(chǎn)的停機(jī)事故）、非計(jì)劃行的冗余維修工單（未造成停產(chǎn)、或系統(tǒng)有備用設(shè)備替換）、計(jì)劃性的預(yù)防性維護(hù)工單（定期觸發(fā)）和計(jì)劃性的預(yù)測性維護(hù)工單（異常觸發(fā)）構(gòu)成的動態(tài)工單執(zhí)行體系。
作為維修人員而言，僅需借助完成下發(fā)的工單任務(wù)，即實(shí)現(xiàn)周期性檢修的閉環(huán)。
楊明波.長沙啄鳥網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 首席戰(zhàn)略官。首次在工業(yè)維修領(lǐng)域提出可用度指標(biāo)，著有《數(shù)字化工廠＋工業(yè)維修服務(wù)體系》一書，并獲工業(yè)和信息部苗圩部長 親自推薦！主要從事精益衛(wèi)士人工智能數(shù)字運(yùn)維系統(tǒng)產(chǎn)品戰(zhàn)略策劃，工業(yè)維修外包和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺相關(guān)應(yīng)用研究和實(shí)踐。
