本文作者：

林澤安 

Erik Lindhjem

   艾默生亞太區總裁

原文發表于 Automation World 網站，點擊文末閱讀原文，了解更多。

●通過采用持續狀態監測工具，實現從人工采集到自動化采集的數據收集方式轉變，確保資產數據的一致性與可靠性，從而推動形成可操作性洞察。

●運用資產性能管理軟件預測設備故障，從而實現主動維護計劃安排并消除根本原因。 

●預測性維護技術可提供洞察力，助力重新規劃長期設備方案，消除冗余工作，降低整體維護成本，并延長資產使用壽命。 

傳統維護策略無法實現當今工業環境中競爭所需的精益高效實踐。相反，成功的工廠與企業不僅在采集海量數據，更在通過數字化技術將這些數據轉化為可操作的信息與指導。

這促使更多企業邁向數字化、人工智能驅動的未來，精益團隊將借助先進技術提升可靠性、安全性與可用性。這一轉型之路雖充滿挑戰，但基于預測性維護的可靠性成熟度模型可為企業提供相應支持。該模型提供了一個框架，通過明確不同成熟度階段下提升系統可靠性的結構化路徑，幫助企業評估并提升自身的可靠性能力。

該模型由五個層級構成，每層分別側重于特定的目標與策略：

01、第一層級：建立韌性基礎——構建基本可靠性能力。

02、第二層級：構建韌性體系——融合業務洞察與技術技能。

03、第三層級：生產環境管理——應對生產環境中的具體挑戰。

04、第四層級：韌性進化——調整架構以抵御新型風險。

05、第五層級：持續改進——聚焦韌性與適應性的持續提升。

“團隊可將數據輸入資產性能管理軟件，從而提前預警設備故障發生的時間與方式，并預備應對措施。”

堅實的資產健康基礎建立在三大戰略支柱之上——數據完整性、狀態認知與可預測性——這些要素共同驅動著自動化優化引擎。

通過構建數據完整性的基礎，繼而提升認知與可預測性，并將這些能力注入優化引擎，工廠便能建立數字化基礎，從而為高效競爭做好準備。

創建可移動、可靠的數據

核心傳感與監測技術是構筑強大預測性維護計劃的基礎。那些成功將數據轉化為實踐的企業，正是因為找到了獲取更一致、更可靠資產數據的方法。從行業普遍實踐來看，這意味著企業要從人工數據采集轉向自動化系統。 

可靠性團隊若沒有數據便無法生成可操作信息，而追蹤數據、分析數據趨勢則需要以標準化方式持續采集數據。現代化連續狀態監測工具不僅能確保數據被更頻繁地采集，更能保證數據采集的一致性——從而消除因不同人員使用手動傳感工具而產生的數據偏差。 

“利用這種方法生成的數據可在企業內部任意流動且不會丟失上下文，這使其更易于被分析、診斷及其他人工智能工具所利用，進而推動深入洞察。”

此外，當團隊擁有穩定可靠的數據完整性后，便能專注于利用這些數據提升認知水平。由于可靠性團隊的數據包含上下文信息，他們可運用基礎認知來優化資產健康狀況與警報機制。團隊可利用采集到的數據追蹤關鍵績效指標（KPI），判斷資產健康狀況的優劣，并開始對部分信息進行趨勢分析。 

利用可預測性改變維護流程

可靠性團隊設定好 KPI 后，下一步便是預測問題發生的時間節點。團隊可將數據輸入資產性能管理軟件，從而提前預警設備故障發生的時間、方式，并預備應對措施。這類工具的先進版本已融入協作式工作流集成軟件，通過提升可見性來推動企業層面的安全性、可用性與可靠性。

若可靠性人員能預見故障征兆，便可提前規劃應對措施，主動安排維修計劃并確保配備充足設備。此舉不僅能預防設備故障進而降低整體維護成本，更有助于團隊精準識別反復出現的問題并消除其根本原因。

當團隊能夠預測資產缺陷與故障時，便可著手優化運營。這通常意味著重新審視設備的5 年、10 年乃至 20 年的規劃，消除冗余工作，同時調整團隊按計劃執行的部分活動——無論這些活動是否必要。在優秀的應用案例中，團隊甚至能運用預測性維護優化調整運營模式，從而延長設備使用壽命并降低整體維護成本。