這些年來HOJOLO診斷團隊收集了一些人的經驗，其中他們告訴我，他們對預測性維護不夠相信，要么是由于：缺乏培訓，對分析師的誤解，預測分析并沒有給他們帶來好處，占用大量時間并產生更多工作。我還不得不聽取參與預防性任務的維護經理的意見，這樣工作就不會得到區域領導的認可，因為很多時候它們變成了無聲的任務，對維護結果沒有任何影響。

作為一個教訓，有過將預測性維護重點放在對維護結果影響較大的任務上的經驗。例如，我曾經被要求向幾位技術人員提供建議，建議他們在完成所有操作（更換皮帶、更換軸承、平衡、皮帶輪之間的對準）后應對風扇進行修正，并且振動水平沒有改善，但是問題實際上是共振，也就是說，機器振動太大，僅僅是因為它的速度過于興奮。這留下了一個教訓，那就是維護經理必須關注“預測報告"所說的內容（在本例中為“振動分析"技術），而不是猜測機器有什么，因為這意味著要花費很多時間來完成工作。最終沒有得到回報。我說，預測技術除了提前充分檢測異常情況之外，還可以改善維護任務的調度，從而提高部門的業績。

此外，這樣做不僅是為了改善生產條件，而且還影響工廠的安全，因為許多涉及人類的災難是可以預防的，因為超出參數的機器可能會損壞并導致甚至人員損失。因此，對超出參數范圍的機器進行干預可以降低發生悲劇的風險。此外，高振動的機器會降低在其附近工作的人員的性能，導致受傷、生產停頓和環境緊急情況（現在環境問題及其產生的罰款成本如此微妙）。例如，作為環境過濾系統一部分的風扇，如果工廠的污染停止，最終會影響周圍的社區。

我給大家帶來了兩個我認為在我的預測分析經驗中很重要的例子。它們與振動有關，因為這是我最有經驗的領域，但這些例子也可以應用于其他預測技術。

第一個案例涉及食品工廠內的封罐機。由于其特性，該機器包含大量齒輪和軸承，并且在生產線中是最關鍵的。第一次測量時，由于訪問困難，并未考慮所有組件，但繪制了基線。三次測量后，發生了第一次故障，導致整條生產線意外停機。問題是，振動報告說機器沒有問題，并且測量是在一周前進行的。發生了什么？所有好奇的目光都集中在分析師身上，也就是我身上。我們的建議是，我們想要分析捕獲的歷史記錄以了解發生了什么。第一件事是修復后再次測量，看看它處于什么水平。

事實證明，與標準相比，這一點的水平極低，盡管在所有三個測量中都觀察到了輕微的增加，但幾乎不顯著。問題是，一旦測量到振動水平，它就會恢復到甚至更低的初始水平。那么怎么辦呢...將方位所在點的具體標準改為比其他點允許的標準低20倍，這樣如果再次發生就會產生警報。嗯，實際上是在另外兩次測量之后，同樣的事情發生了，并且立即報告，以便盡快進行干預。因此，在創傷最小化的情況下，干預在接下來的周末進行，機器沒有像第一次那樣停止全面生產。但我們更進一步，當我們尋找軸承反復失效的原因時，結果發現潤滑脂被水污染，從而導致軸承在更短的時間內磨損。問題是，在每個班次結束時，他們清洗機器，水通過間隙到達軸承。因此提出了兩個建議：指示操作員不要將壓力軟管引導至軸承區域并形成密封以減少進水的可能性。

通過這些措施，我們的故障從每年3次減少到1次，而且這種故障可以提前發現，這樣就可以在沒有生產的時候進行干預。這意味著由于無法使用而節省了 218,000,000 美元。這包括生產損失、生產線勞動力成本以及備件價格上漲造成的成本。

另一個案例發生在一臺 150 HP 空氣壓縮機上，自預測工作開始以來，發現其中一個輸入螺桿軸承出現故障。標準表明必須盡快對壓縮機進行干預。客戶通知了供應商，但供應商忽略了這一建議。三個月后再次測量，其水平已增至之前觀察到的兩倍。更有理由它應該被干預，但正如之前的測量一樣，提供商忽略了它。事實是，在接下來的 90 天內，設備意外停止運行。因此，供應商有責任在盡可能短的時間內做出回應，并承擔大部分維修費用，因為他們已經收到了警告。幸運的是，他們非常接近工廠全面停工進行維護，從而使工廠能夠對這一實際上已經預見到的意外事件做出反應。這使得工廠能夠特別關注預測分析提供的建議。

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