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维护(Maintenance)4.0:如何着手
出自识林
2019-07-17
上次我们在【维护(Maintenance)4.0 – 制药行业的下一次革命 2019/06/28】中介绍了维护4.0的核心方面,并概述了全面的维护流程。在本文中,我们将讨论如何着手开展维护4.0,以及如何制定基准指标,以评估当前和期望状态之间的差距。
维护4.0不会改变使资产处于可靠、合规、可操作状态的首要目的。从根本上说,改变的是我们收集资产情报的方式、评估资产生成的数据流的方式以及我们根据评估确定相应行动的方式。
准确的数据是维护4.0的关键
如果没有准确的数据来推动分析活动,那么尝试开发维护4.0是没有意义的。准确的数据包括有关历史停机时间和资产性能的综合数据,有关设备层次结构的详细信息,资产上使用的部件以及当前资产状况的清晰图像。收集、分析和存档准确的信息是维护4.0成熟的第一步,也是最重要的一步。
虽然许多公司都有监控解决方案来生成大量数据,但大多数公司都未曾使用过。其中包括报警或警示系统,但这些系统并未向现场技术人员提供有关他们接下来应采取的措施的足够信息。这意味着他们错失了通过确保每个组件发挥最大潜力来大幅提高输出的机会。
收集和分析资产可靠性数据有助于改进和优化维护计划。但是,在复杂工具中确保详细数据录入所存在的困难有时会导致将重点错误集中在得到全面的数据集,而不是使用可获得的历史数据来提高维护程序能够提供的价值。使用先前的故障日志,可以找出哪些组件故障最多,哪些组件对性能最关键。通过对故障发生的了解,可能会揭示重要模式。关键组件是否磨损(意味着基于时间的替换方法可能是合适的),或者关键组件是否经常过早出现故障(建议需要更多分析来确定最佳方法)?为了回答这些问题,可靠性工程师手中有一个非常强大的工具:故障模式和关键影响分析(FMCEA)。FMCEA 不依赖于历史数据的可用性。虽然历史数据是有帮助的,但是对资产运行方式的充分理解是执行 FMCEA 所需的全部内容。一旦系统运行,FMCEA 就是一个有效的工具,可以塑造维护程序并解决在设计过程中可能忽略的故障模式。
在许多没有评估且没有记录保存的情况下,对预防性行动中替换部件状况的评估可以创建一个数据丰富的存储库。公司应尽可能测量观察到的磨损与部件初始关键量度的比较。磨损程度是部件应被更换之前可以维持多长时间的关键指标。
维护4.0的根本在于连通性。数据捕获发生在设备的组件级别。部署条形码扫描仪以将生产运行与设备设置和环境条件相关联。这些数据点将转换为信息,并代表着量度或性能指标。在数据交换的基础设施是基于纸质系统的情况下,信息收集工作通常通过定期和重复的检查轮次开展。检查轮次限制了全天候记录所有信息的能力,这通常被视为一个缺点,但实际上反而会因祸得福。由于并非所有信息都可以被测量、记录和分析,因此测量需要限于关键指标,并作为关键绩效指标(KPI)报告。KPI 可以在高级分析中提供更高层次的详细信息。
手动数据收集灵活且通用。企业 ERP 系统则更需要标准化的数据格式。维护4.0的成熟需要组织将手动数据收集系统转换为预期的 ERP 标准,理想情况下不失去灵活性和通用性。如果 ERP 主数据可以处理空白数据录入字段,而不会削弱计算,那么将使接下来的操作具有更多可能性。
维护4.0支持恰当的消耗品和备件采购
原始设备制造商推荐的部件通常挤满备件仓库。一旦入库储存,其中一些部件可能永远都不会再见天日。通过实施全面而强有力的预防和预测流程,可以知道执行这些预防性和预测性任务需要哪些耗材和替换配件。通过采购,特定组件的提前期是已知的,并且收货信息可以显示备件在可使用之前接受、检查和放行所需的时间。对备件仓库中所有组件的详细评估可以带来占仓库价值几十个百分点的现金回馈。在新模式下,配件仓库仅保留关键备件和交货时间过长的配件。与原始设备制造商达成协议,在 4 小时/8 小时/次日提供备件。对于计划的工作,例如,预防性和预测性维护,在计划任务之前订购所需数量的消耗品和配件。公司已经开始试行使用 3D 打印机在现场打印替换配件,而不是订购配件并将配件放入库存。对于大型设施来说的另一个好处是仓储空间可用作其它用途。
作为维护的一部分,备件始终被视为是重要的成本项目。上述方法使得一次性成本降低成为可能,并且在未来成本有效地且适度地维护备件。但是,为了确保备件采购在任何情况下始终能够正常运行,行政管理过程必须完美运转。在维护4.0中,需要涵盖此类流程的设计、实施和执行。
KPI 提供指导和方向
现场方法仍然是改变运营的最佳和最可持续的方式。与其它任何转型一样,维护4.0的成熟需要人们改变他们一起工作的方式,开发新技能,并就报告绩效的新方法达成一致。所有这些事情都需要时间来达成。
图1:目标价值和价值变化的 KPI 标题、描述、公式和解释
驱动分析活动的准确信息来自历史停机时间和资产性能的详细数据。对精确信息的收集、分析和存档不需要也不应该等待维护4.0的到来才开始。在部署维护4.0之前,设计、开发和部署指标和 KPI,将运营、商业和社会期望与技术的可用性和可靠性联系起来。这样对于维护4.0的组织转型更加直接,并且提前(而不是作为维护4.0实施的一部分)完成所有组织变更的情况下,维护4.0的进展会更顺利。准确而详细的信息并不意味着需要报告每个测量的数据点。经过智能设计、适当升级的 KPI,由各种指标构成,为企业提供一定的可见性和方向。这些信息可以是纸质的,基础电子表格,也可以是 ERP 系统。
当现有组织运行良好时,无需从一张白纸开始。召开一次维护和工程的讨论会,确定目前处在什么位置,希望达到什么水平,以及从什么地方开始,是向维护4.0转型的很好的第一步。使用现有的年度维护计划作为起点,与过去几年内的纠正和反应性维护工作进行比较。对于导致故障或损坏的替换部件,评估预防性维护的频率,并在必要时进行调整。对于未包含在预防性方案中且风险优先级编号高于阈值的组件,确定是否需要维护以及是可以通过定期检查完成维护,还是可以进行预测性监控,或者是应该预防性地实施维护。
制定基准
过去三十年间,表 1 中的数据收集自不同的来源,例如,在生产公司执行维护职能的大型咨询公司、大型公司本身以及在维护职能方面的个人经验。这些绩效指标是比较业务流程成熟度的有价值的衡量标准。目标值通常是范例性公司实现的数量,范围是往往在公司中发现的实现程度。表中所提供的数字不仅来自制药公司,还来自其它不同行业,例如特殊医疗食品、精细化学品和生物技术。这些数据来自生物加工和灌装制剂设施、综合全功能生产激励、加工厂和包装厂。
表 1:维护基准指标概述
随着公司向维护4.0发展,定期检查可以转变为连续测量。这看起来很好,但会产生大量数据。这对某些检查是可取的,但对其它检查则不适用。连续测量的成本可能会不成比例的高。仓库的室温不会变化很快;因此,非常精确和连续的记录是昂贵的且并不总是必要的。每隔数秒记录测量结果可以使设备更简单,而不会影响记录质量。
资产准确数据的重要性也出现在工作准备中:如果没有详细的图纸和最新信息,则无法订购正确的替换部件,并且无法提供所需的工具。精确的图纸对此至关重要。在通往维护4.0的路上,详细的图纸是先决条件。
总结
维护4.0的成熟始于准确的数据、有意义的指标、全面的图纸、稳健的维护规划和日程安排,以及恰当的耗材和备件采购。可能需要调整现有的程序、流程、技能和培训要求,以适应未来发展。当其中一个要素缺失、不完整或明显落后时,这一要素将是通向维护4.0的首要任务之一。维护本身并没有那么大的改变,但改变的是我们如何处理维护。通过更好地测量,我们可以更多地了解资产,从而可以更好地评估对于这些资产应该做些什么、怎么做以及何时做。
校译:识林-椒
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参考资料
[1] Bio/Pharma Maintenance 4.0: How To Get Started. Pharmaceutical Online.
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