在重工业的设备维护领域，数字化和高级分析工具正在逐步实现其潜力。以下是一些典型的用例。
原文：A smarter way to digitize maintenance and reliability | McKinsey 译：数字基座（http://blog.digiinfr.com）
资产密集型行业，如化工、石油和天然气、采矿、金属、纸浆和造纸以及电力生产，长期以来一直在探索新技术以提升设备的“可靠性”和“可用性”，同时控制“维护成本”。这些行业结合使用数字化工具、高级分析技术和传统的精益管理方法，目的是预测和防止设备故障、提升劳动效率，并简化外包管理。
当企业全面展开这些应用时，往往会有不错的成果。一些领先的重工业企业，已经通过利用数字化工具显著减少了计划外的停机时间，并提高了维护场景的劳动生产率。这种更高效的设备可用性和更有效的劳动力运用，使得一些组织的盈利能力提高了4%至10%。
然而，这些成功案例其实并非普遍现象，而是个别突出表现。许多实施了数字维护和可靠性解决方案的公司并未见到明显的成效。
究其原因，我们发现最成功的数字维护和可靠性项目具有三个共同特点。首先，这些公司采取全面的策略，把数字化技术整合进维护和可靠性功能的未来愿景中。其次，他们专注于两个在重工业中被证实有效的领域：预测性维护（PdM）和数字化工作管理（DWM）。最后，他们通过确保必要的支持因素到位来支持对数字化工具的使用，这包括优化的工作流程、强大的数据基础设施以及人员能力提升。
深入分析这种方法可以揭示早期采用者在其维护和可靠性功能的更广泛转型过程中做出的正确决策。特别是，他们关注“数字化工作管理”和“预测性维护”如何创造价值，并利用这些数字化工具重新构思整个流程，更好地满足用户需求。
数字化工作管理：实现更快、更经济、更高效的工作
数字化工作管理系统覆盖了从工作识别、计划、调度、备件与材料管理、执行到结案的所有维护活动环节。这些系统可能是企业ERP/EAM的一部分，或是ERP的补充。ERP系统提供了数字化工作管理所需的大部分基础数据，包括设备数据、备件库存、人员信息和预防性维护计划。
数字化工作管理系统根据维护人员的技能和零件的可用性等限制因素，优化工作优先级、计划、分配和调度。这些系统还可以通过移动设备或增强现实技术提供现场执行支持，指导维护人员完成任务，收集详尽的资产状况数据，提高工作订单完成的准确性和速度，以及外包付款管理的效率。
成功的数字化工作管理系统通过提升内部和外部维护人员的工作效率、优化停机和停电期间的工作，减少计划内停机时间，以及提供提升技能的机会，创造价值。总体来看，这些优势可以使成本降低15%至30%。次级好处包括通过改善库存可见性，实现更有效的采购和运营资本管理。
数字化工作管理在化工公司的应用实例
例如，一家全球化工公司引入了一个与其ERP平台无缝集成的数字化工作管理系统。该系统在短短五周内完成实施并培训用户，极大地改善了公司的维护计划、调度和执行效率。维护计划和调度部门的生产力提高了30%，按时完成的维护任务数量增加了一倍。
为了最大化数字化工作管理投资的影响，成功的组织采取了多项关键行动。其中最重要的是，他们在引入新技术的同时，重新设计了维护流程。重新设计流程以充分利用数字化工作管理技术，通常会比仅仅将现有的纸质流程数字化带来更有效的结果。
充分利用数字化工作管理
在设计和实施新系统及其流程时，成功的组织采取“以价值为中心”和“以用户为中心”的方法。尽管数字化工作管理的主要目标是减少浪费并解决业务痛点，但如果用户采用率低，则这些目标难以实现。因此，成功的系统还必须简化维护和运营人员或外包人员的工作流程。这需要深入了解他们的工作方式、面临的挑战和痛点。
最后，成功的公司会在其数字化工作管理工具与其他系统之间建立紧密且双向的集成。这确保了现场收集的数据成为组织的核心数据的一部分，并且可以访问及分析这些数据，以助于追踪整体设备效率（OEE）、状态监测和可靠性问题的根本原因分析。
预测性维护在石油和天然气行业的成效显著
一家在非洲和拉丁美洲拥有九个平台的领先近海石油和天然气运营商成功引入了复杂的预测性维护（PdM）系统。这家公司利用了30年来收集的运营数据，识别出关键资产以避免故障。在整个平台车队推广之前，该公司首先在一个试点平台上开发并改进了其PdM方法。这一举措使得停机时间平均减少了20%，并且年产量增加了超过50万桶石油，使得该车队的绩效进入了行业前25%。
此成就背后是大量的数据科学工作。在两年多的时间里，一个由10至15名数据科学家组成的团队构建并测试了500多个高级分析模型，不断改进以达到可接受的误报水平。模型最初的准确度较低，难以获得一线工人的信任，但通过数据科学家与维护团队的紧密合作，逐一解决问题，最终消除了误报。
虽然这样成熟的预测性维护方法已在大规模上得到验证，但其实施的复杂性不容小觑。成功的实施需要充分的数据历史记录、传感器部署、近乎实时的数据流，以及足够高的停机成本，这些因素共同构成了吸引人的投资回报率（ROI）。这一点同样适用于大多数上游油气设施、大型炼油厂、石化工厂以及电力（包括传统和新能源）、造纸和采矿等行业。
数字化维护和可靠性：释放潜力的关键要素
数字化和分析技术能够显著提升重工业的维护和可靠性（M&R）功能，但实现这些优势绝非易事。成功的实施依赖于精心的规划、执行和变更管理。
以下是一些关键因素：
- 建立清晰的愿景和目标：公司必须明确了解他们希望通过数字化维护和可靠性实现的目标，并确保所有相关利益相关者的目标一致。
- 选择合适的工具和技术：市场上有多种数字化维护和可靠性工具和技术可供选择，关键在于选择最适合公司特定需求的工具。
- 确保数据质量：高质量的数据是数字化维护和可靠性的基础，因此公司必须制定计划来收集、清理和管理数据。
- 建立强大的分析能力：公司需要具备分析维护和可靠性数据的能力，以便识别趋势和做出明智的决策。
- 改变工作方式：数字化维护和可靠性将导致工作方式的重大变化，因此必须培训和支持员工以采纳新技术。
- 集成与其他系统：为了达到最佳效果，数字化维护和可靠性工具应与其他系统（如ERP和EAM/CMMS）进行集成。
通过仔细考虑这些因素，公司可以确保其数字化维护和可靠性实施成功并实现预期目标。
结论
数字化维护和可靠性是重工业企业提高效率、降低成本和增强可靠性的强大工具。然而，成功的实施需要周密的规划和执行。遵循上述指南，企业可以最大化数字化维护和可靠性的优势，取得实实在在的成果。
