在智能制造背景下，工業(yè)系統(tǒng)向更為復(fù)雜化、智能化方向發(fā)展。對于維修管理而言，維護(hù)維修的工作量、維修響應(yīng)能力、系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性要求、維護(hù)人員綜合技能要求、工業(yè)備件的供給效率和質(zhì)量等都面臨重大的挑戰(zhàn)。

鑒于內(nèi)部維修與外部工業(yè)服務(wù)現(xiàn)狀，多數(shù)制造企業(yè)處于救火式的事后維修，設(shè)備隱患突出，這制約了工業(yè)轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)條件下，探索新的維修模式和服務(wù)形態(tài)，將成為當(dāng)務(wù)之急。

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智能化條件下的維修知識重用與技能培養(yǎng)

高技能維修人才短缺是工業(yè)領(lǐng)域較為突出的矛盾，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)背景下，人才爭奪正成為趨勢，這意味著工業(yè)企業(yè)招聘人才的成本陡然上升。為此，通過智能化手段，提升現(xiàn)有維修工人技能是非常迫切的需求，這包括：

1.基于故障記錄的維修診斷輔助。重復(fù)性故障在維修作業(yè)中的占比普遍較高，但這些經(jīng)驗(yàn)往往由個(gè)別業(yè)務(wù)專長較高的業(yè)務(wù)能手掌握，抑或由于人才流失，致使這些經(jīng)驗(yàn)無法重用，造成維修資源的浪費(fèi)和知識共享的缺乏。借助于人工智能技術(shù)的應(yīng)用，根據(jù)故障描述與歷史維修經(jīng)驗(yàn)的查詢匹配，大幅降低故障判斷與處理方法引用，有效提升故障處理效率，實(shí)現(xiàn)維修知識共享和精準(zhǔn)技能培訓(xùn)。

對于維修培訓(xùn)來說，面授培訓(xùn)和網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)無法解決員工“學(xué)時(shí)不能用，用時(shí)不能學(xué)”和“遺忘曲線”的困境。無論是面授培訓(xùn)還是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，都無法將理論和實(shí)踐重疊，只要有時(shí)間上拖延和空間上阻隔就會導(dǎo)致知識的流失，這是人固有的遺忘曲線導(dǎo)致。

通過0glass AR 眼鏡的輔助培訓(xùn)，可半自動生成實(shí)戰(zhàn)型指引內(nèi)容或課件，只需將圖片或者視頻進(jìn)行簡單編輯（拖動、旋轉(zhuǎn)、標(biāo)記一些簡單工具或者符號），快速簡單的就制作好了實(shí)用的課件，解放雙手學(xué)習(xí)，學(xué)與用同時(shí)進(jìn)行，培訓(xùn)效率大幅提升。

人工智能維修輔助

2.基于預(yù)測性維修的智能診斷輔助與遠(yuǎn)程運(yùn)維支持。預(yù)測性維修是在故障早期發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱患和缺陷，進(jìn)而主動采取干預(yù)措施的維修策略，這將大幅減少非計(jì)劃性停機(jī)，從而提高制造效率、降低維修成本，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重要的應(yīng)用場景。

預(yù)測性維修，也就是對人和物大數(shù)據(jù)的掌握。僅僅知道設(shè)備本身的磨損率、消耗率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，我們還應(yīng)該掌握影響設(shè)備的數(shù)據(jù)以及維護(hù)這個(gè)設(shè)備的數(shù)據(jù)等，這些足以說明科技發(fā)展的今天，只有掌握了這些所有的大數(shù)據(jù)之后，才可堪稱其為真正意義上的大數(shù)據(jù)，才能做出實(shí)實(shí)在在的預(yù)測性維修。而0glass AR智能眼鏡就能很好地做到這一點(diǎn)。不等出了問題再去解決問題，而是掌握了互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)，同時(shí)又有大數(shù)據(jù)支撐，才可以做預(yù)測性運(yùn)維。

受制于工業(yè)設(shè)備故障相關(guān)傳感器普及率較低，這使得為預(yù)測性診斷成本極高。將傳感器從診斷儀器中分離，采用智能傳感單元＋工業(yè)APP的創(chuàng)新模式結(jié)合，不僅大幅降低預(yù)測性診斷成本，同時(shí)將云計(jì)算和智能應(yīng)用高度融合，提高用戶體驗(yàn)和智能診斷準(zhǔn)確性。

結(jié)合AR智能眼鏡的應(yīng)用，構(gòu)建成現(xiàn)場故障監(jiān)測→云計(jì)算隱患排查→遠(yuǎn)程診斷報(bào)告→AR輔助現(xiàn)場故障排查與處理的預(yù)測性智能維修閉環(huán)。

預(yù)測性智能診斷＋AR遠(yuǎn)程維修協(xié)作系統(tǒng)

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維修可視化-數(shù)據(jù)驅(qū)動下維修智能決策系統(tǒng)

管理學(xué)大師彼得德魯克曾經(jīng)說過“你如果無法度量它,就無法管理它”(“It you can’t measure it, you can’t manage it”)。現(xiàn)實(shí)中的大多數(shù)維修維護(hù)活動并沒有準(zhǔn)確量化，這是造成維修管理在企業(yè)活動中得不到有效重視，盡管設(shè)備人是專業(yè)填坑者，卻依然充當(dāng)背鍋俠的尷尬角色。

維修管理的目的在于更快的維修效率（MTTR↓，平均故障修復(fù)時(shí)間越小越好）、更長的設(shè)備壽命（MTBF↑，平均故障間隔時(shí)間越大越好），為更好的體現(xiàn)設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性，引進(jìn)可用度(availability)非常必要，它反映了在長期運(yùn)行的情況下，制造系統(tǒng)處在正常狀態(tài)的概率。計(jì)算公式為：可用度（A）＝（MTBF/（MTBF＋MTTR））×100%。

在智能化條件下，建立目標(biāo)導(dǎo)向的可視化系統(tǒng)，將有利于構(gòu)建新的運(yùn)維體系，實(shí)現(xiàn)：

1.維修維護(hù)動態(tài)監(jiān)控可視化系統(tǒng)。設(shè)備停機(jī)時(shí)間進(jìn)行科學(xué)的合理切分，并以維修APP為載體，實(shí)現(xiàn)從報(bào)修到開機(jī)驗(yàn)證的全過程管理，以此形成作業(yè)動態(tài)管理，包括報(bào)修延時(shí)、維修延時(shí)、人員去向動態(tài)等可視化看板系統(tǒng)。這有利于實(shí)現(xiàn)維修調(diào)度，維修作業(yè)動態(tài)管理，確保維護(hù)維修資源利用效率和質(zhì)量。

故障停機(jī)時(shí)分析

2.維修智能決策可視化系統(tǒng)。以維修APP為基礎(chǔ)的智能維修系統(tǒng)為基礎(chǔ)，將有效統(tǒng)計(jì)出工業(yè)企業(yè)整體，部門和設(shè)備的可用度指標(biāo)、主動性維修和事后維修相應(yīng)比例關(guān)系、維修費(fèi)用以及維修分析數(shù)據(jù)。講實(shí)現(xiàn)：

A.維修價(jià)值度量。通過對比分析工廠整體可用度的變化趨勢，維修費(fèi)用下降趨勢、維修庫存下降趨勢對比，以及事后維修工單的下降趨勢、點(diǎn)檢和預(yù)防性維修的執(zhí)行情況分析，并對多發(fā)故障、長停機(jī)故障和高成本的故障針對性的分析。設(shè)備維修價(jià)值一目了然，這將從整體上說明維修管理對生產(chǎn)效率，企業(yè)盈利能力保障的表現(xiàn)，并識別出影響設(shè)備維修業(yè)績的薄弱瓶頸環(huán)節(jié)，以實(shí)施針對性的業(yè)績改善。

B.全員參與性度量。識別并對不同產(chǎn)線進(jìn)行可用度的排序，這有效區(qū)分出不同產(chǎn)線的自主維護(hù)水平和能力，這對于實(shí)施TPM、精益生產(chǎn)的工業(yè)企業(yè)而言，將有效推動設(shè)備維護(hù)能力的全面提升。針對這些產(chǎn)線/部門實(shí)施獎(jiǎng)勵(lì)和針對性分析和能力提升活動，強(qiáng)化維修配合、自主點(diǎn)檢和日常維護(hù)活動的落實(shí)，對于全面提升設(shè)備穩(wěn)定性和可靠性、節(jié)約維護(hù)成本將具有深遠(yuǎn)的意義。

3.維修技能可視化系統(tǒng)。以維修APP為載體，有效衡量不同維修人員的工作量（工單執(zhí)行的數(shù)量和時(shí)間）、工作效率（維修平均所花費(fèi)的時(shí)間）、工作態(tài)度（派單響應(yīng)時(shí)間）和工作業(yè)績（維修維護(hù)責(zé)任區(qū)的可用度表現(xiàn)），將作為維修工人績效和維修技能提升的依據(jù)，這對于企業(yè)整體的維修能力將有大幅的提升。

維修智能可視化決策系統(tǒng)

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服務(wù)化-工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)條件下的維修模式變革

伴隨工業(yè)設(shè)備的復(fù)雜化、智能化發(fā)展，維修維護(hù)的難度增大，企業(yè)維修力量已經(jīng)不能滿足全面的維修業(yè)務(wù)，維修的專業(yè)化分工成為必然趨勢。這包括：

1.專業(yè)化的維修外協(xié)。比如IT逐漸成為制造系統(tǒng)的一部分，IT運(yùn)維外協(xié)越來越普及。復(fù)雜設(shè)備受制于故障機(jī)理和維護(hù)難度，設(shè)備制造廠家開始承接這部分維修維護(hù)業(yè)務(wù)。值得注意的是，這部分業(yè)務(wù)由于牽扯到客戶數(shù)據(jù)安全和成本考慮，并不會以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)作為數(shù)據(jù)驅(qū)動。

2.非制造主體的運(yùn)維托管業(yè)務(wù)。非生產(chǎn)主體的能源供給部分，這部分設(shè)備具有通用性特征，由于不涉及核心數(shù)據(jù)，且往往和環(huán)境、安全關(guān)聯(lián)起來，越來越多的工業(yè)企業(yè)開始將能源供給（水、電、氣、熱、冷）托管給第三方管理。第三方服務(wù)企業(yè)，對日常運(yùn)行、維修維護(hù)、設(shè)備改造等全方位專業(yè)管理，為追求利益的最大化和安全性考慮，基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用較為普及，實(shí)現(xiàn)無人值守、虛擬巡檢、預(yù)測性診斷等全方位的服務(wù)。但受制于服務(wù)半徑限制，一般會在工業(yè)聚集的區(qū)域較為普及。

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的能源遠(yuǎn)程運(yùn)維系統(tǒng)

3.維修外包作業(yè)形態(tài)。不難發(fā)現(xiàn)，許多企業(yè)的高技能的維修人才，流動性都很大，要么另謀高就，要么轉(zhuǎn)而成為維修服務(wù)商，這對于企業(yè)提升維修綜合能力并不是件好事。從歷次的調(diào)研結(jié)果而言，外修外包正在成為趨勢，通常包括：

A.大型企業(yè)的維修公司化。由于制造規(guī)模較大，容易形成新的維修業(yè)態(tài)，并能有效整合供應(yīng)鏈資源，一般系由原有的設(shè)備主管部門或者供應(yīng)部門成立工業(yè)服務(wù)公司。

其難點(diǎn)在于，受制于企業(yè)體制影響，很難開展內(nèi)部的維修外包，即由工廠維修部門變更為維修項(xiàng)目組，抑或決策周期較長，短時(shí)間內(nèi)新的模式不容易形成。

B.中小民營企業(yè)的外修外包形態(tài)。在制造業(yè)區(qū)域化集中的地區(qū)，適合以第三方工業(yè)服務(wù)平臺開展維修外包業(yè)務(wù)，即以工廠現(xiàn)有的維修力量為主體，成為維修項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，并以平臺實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)調(diào)度、專家支持等業(yè)務(wù)。而對于本身維修力量較弱，由個(gè)人對公司業(yè)務(wù)的工業(yè)企業(yè)，可由平臺實(shí)現(xiàn)服務(wù)共享為主體的虛擬維修外包。

其難點(diǎn)在于，受制于規(guī)模的限制，以及工業(yè)交易誠信體系的缺乏。通常需要由政策強(qiáng)有力的支持，借以解決規(guī)?；?wù)（智能服務(wù)條件下的供需匹配）、供應(yīng)鏈創(chuàng)新（工業(yè)備件集采集供、工業(yè)服務(wù)共享）和金融產(chǎn)業(yè)化（工業(yè)品和工業(yè)服務(wù)交易誠信）的難題。

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后記

設(shè)備維修管理模式創(chuàng)新迫在眉睫，是發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)條件下供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的必由之路。