IMC-2016可靠性工程维护39:54
Rick Crory, Crory & Associates, Inc.和Samuel Paske，市议会环境服务

尽管大多数行业在提高工厂可靠性方面取得了令人印象深刻的进展，但组织仍然在可靠性改进的原材料——故障数据上苦苦挣扎。这篇论文揭示了两个相互关联的原因:对收益的理解不足和成本过高。收集良好的可靠性信息并对其采取行动的好处尚不清楚。同样，还没有确定适当的资料水平。可靠性数据可能非常详细，以至于需要花费大量的精力来创建和管理，或者它是如此高的级别，以至于它提供的可操作的见解很少。在可行的见解和合理的努力之间似乎没有中间地带。

直到现在。从明确确定的好处开始，企业可以清楚地向员工和管理层证明，良好的失败数据需要付出额外的努力。企业关注与实物资产相关的三件事:绩效、风险和成本。良好的故障数据可以通过优化维护活动和识别资产进行资本投资来最大限度地提高性能、管理风险和控制成本。在这两种情况下，支出都被用来维持工厂的盈利能力，而不是反过来。

目前，大多数组织选择将故障数据集合与每个资产类别/类型对齐。这将导致数十个甚至数百个失败的类别/代码，而事实上资产通常会因为以下三个原因之一而失败;电的，机械的或结构上的此外，一流的cmms倾向于将故障数据与资产(例如问题、原因、补救措施)联系起来，忽略了确定可靠性分析实际故障模式的关键组件。为了解决这一差距，组织将组件合并到故障数据中，进一步增加了需要创建和维护的数据量。最终的结果是，从现场的维护人员中选择了如此多的选择，在许多情况下，选择了首先出现的值，从而收集了不正确的数据。当试图将数千甚至数万个代码下载到手持设备上时，大量的数据也会影响移动应用程序。对于组织来说，由于大量的数据创建/维护，工程师的不正确/不准确的数据以及将这些数据下载到现场使用所浪费的宝贵时间，因此成本很高。

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