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通过预测性和主动性维护优化资产管理.pdf

上传人: 科*** 编号:713432 2025-06-08 10页 456.13KB

1、Optimising asset management through predictive and proactive maintenanceKris Andrews Manger Asset DigitalMay 2025Traditional maintenanceRun to failureInterval basedCondition basedGenerally based on a combination of OEM recommendations,FMEA&RCMMaintenance Decision LogicRedesignIs there an effective C

2、M technology or approach?FPTimeConditionMeasuring the success of maintenanceThursdaysnapshot12AM Monday12AM MondayPlan&Schedule prior to w-1,snapshot,then measure against snapshotMondaySnapshotExecution WeekSchedulingWeek in ReviewSchedule LoadingSchedule ComplianceScheduled work%Schedule overrunPri

3、mary Call ComplianceSuccess generally measured on backwards looking metrics.Typically focused on the efficiency of labour and completion of scheduled work.Data driven predictive maintenanceSensor DataInspection DataAsset Model360o ViewCMMS HistoryManuals&GuidesTactics OptimisationWork Prioritisation

4、Predictive MaintenancePrescriptive ActionsOperating RoutinesUI/UXControlSystemRemove fixed interval maintenance,using regression models like AFT to predict RUL.Monitoring cyclic events for non-normal behavior,like in this auto-lube system.Data driven predictive maintenanceCapturing&trending inspecti

5、on data to predict future maintenance requirements.CMMS HistoryFuel burnOil samplesAlarm LogHealth Index,Remaining life or Risk scoreBuilding an asset health/risk score/RULInspection images/videoMaintenance recordsCondition monitoring historySensor DataOEM Recommendations15%30%20%30%5%Remaining Life

6、:1000 hoursProbability of Failure7:20%Asset Health Index:4Dynamic feature weighting.Can we truly be proactive using a rigid WM model?Thursdaysnapshot12AM Monday12AM MondayPlan&Schedule prior to w-1,snapshot,then measure against snapshotMondaySnapshotExecution WeekSchedulingWeek in ReviewSchedule Loa

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阐述资产管理的优化: 资产管理优化主要通过对资产进行预测性和预防性的维护来实现。传统的维护方式包括“运行至故障”、“基于时间间隔”和“基于条件”的维护,通常基于设备制造商的建议、故障模式与效应分析(FMEA)和可靠性为中心的维护管理(RCM)。而现代的数据驱动预测性维护则利用传感器数据、检查数据、资产模型、历史维护记录等,通过构建资产的健康指数或风险评分,来预测未来的维护需求。 **关键数据点:** - 维护决策逻辑的重新设计,探索有效的技术或方法。 - 使用像加速失效时间(AFT)这样的回归模型来预测剩余使用寿命(RUL)。 - 监测循环事件,以识别非正常行为。 - 构建基于数据的资产健康/风险评分。 **从传统到现代的维护转变:** - 传统的维护成功通常基于回顾性指标,如劳动效率和工作完成情况。 - 现代方法强调前瞻性,通过动态特征加权,使用贝叶斯定理进行决策,在不确定性下做出明智选择。 **贝叶斯决策制定:** - 通过贝叶斯定理,P(Failure|Data) = P(Data|Failure)×P(Failure) / P(Data),进行决策更新。 - 决策制定者需在收到预测性警报时,即使可能会影响关键工作管理指标,也要采取必要的维修行动。 **关键工作指标:** - 计划和调度工作,如在每周一之前进行快照,然后与快照进行比较。 - 维护执行周的排程和回顾,包括排程负载、合规性、计划工作百分比和主要呼叫合规性。 **决策制定优化:** - 对可能导致关键工作管理指标下降的高失败概率的维修采取行动。 - 奖励导致最佳可能结果的决策制定。 **总结:** 文章主要内容是关于如何通过数据驱动的预测性维护来优化资产管理。它强调了从传统的基于时间或故障的维护策略转变为更加智能和前瞻性的维护方法的重要性。通过使用贝叶斯决策制定和动态特征加权,可以在不确定性下做出更明智的维护决策,从而提高资产的可靠性和维护效率。这种转变要求维护团队在面临预测性警报时采取主动行动,即使这可能短期内影响某些工作指标,但长远来看,能够避免更严重的故障和成本。
"预测维护如何革新资产管理?" "资产健康指数如何指导维修决策?" "贝叶斯定理在维护中怎样应用?"
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