預測性維修為何會失敗—人的因素
Why PdM Programs Fail: Personnel Issues
現在很多工廠和企業都沒有在預測性維修項目上達到預期的10：1，20：1甚至30：1的投資收益率，雖然投入了大量的**在檢測儀器和培訓費用上，但非常不幸的是，在很多企業工廠中的FFT機械振動數據采集儀不是在采集數據而是在采集灰塵，它們靜靜地躺在倉庫的架子上等著能有人重新發現它，而某**發現它的人也許會好奇這個古董到底是用來做什么的。與此同時，整個工廠又恢復到以前停機搶修的狀態，每個人都焦頭爛額的忙于應付。當然，這里的工作至少不缺乏刺激。
本文的焦點是和大家來探討預測性維修失敗原因中人的因素。讓我們從頭開始，假設我們還沒有開展預測性維修，然后我們準備現在啟動這個項目。這個帶給我們**個問題值得我們去思考：有多少次我們需要假設我們以前沒有開展過預測性維修而要重新從頭開始？也許這次連設備也是新的——因為負責預測性維修的工程師已經另謀高就了，留給新人的只有一個正方形的儀器和幾根電纜、傳感器，除此之外他把幾乎所有東西都帶走了。坦率地說，大多數企業在開展預測性維修項目上都不止嘗試過一次。
人才保有
對于預測性維修來說，如何保有受過專業訓練的人才一直是個問題。當有人退休其它人升遷、或者離職到其他公司的時候，這些變動對于預測性維修的影響通常都是毀滅性的，特別是當這些工作未納入標準流程而離職的時候就會導致其他人不能上手。不幸的是，大部分人都喜歡成為“專家”，并且為了維護他們的職位而把分析工作神秘化，隱藏自己的經驗以使公司能一直依賴他們。也有些人可能沒那么保守，但卻不認為需要考慮得很長遠。換句話說，他們沒有建立起標準流程從而導致企業的預測性維修工作隨著他們的長久離職而中斷。在這兩種情況下，我們可以肯定地說企業內部專家的離開，通常就足以導致預測性維修的失敗，而那些高技術設備也會隨之被擱置到遙不可及的架子上。
從這些教訓中我們可以得到提示：我們需要從現在開始就把預測性維修規范化與流程化。規范流程對于企業來說是非常好的，不單能夠提高預測性維修項目的效率，還可以使其制度化，從而使預測性維修項目不再是一個人的工作，而是一個團隊。這些工作可以使企業在流失關鍵人員的時候預測性維修項目能夠繼續幸存下來。
人員培訓
讓我們來對另一個問題進行探討：多長時間才能讓開展預測性維修的人成為專家？一年？二年？五年？
這里還有另一個重要的問題需要考慮：我們需要的是一個全職負責預測性維修的人，還是只需要一個兼職的（在他完成本職工作之后再來做預測性維修）？是給他們時間、培訓以及必要的設備來使他們成功，還是這只是其繁忙工作中新增的職責？請記住，當一個工廠運行沒有得到有效的預測性維修支持，非計劃停機以及不能對工廠設備狀態及時了解的情況就會頻繁出現。因此，維修人員就會忙得像個消防員救火一樣。
在這種情況下，預測性維修人員就很難抽出時間來推進預測性維修工作。為此，我們需要給他時間、空間以及支持來使其能夠成為我們新的專家，當然我們也不能期望這些在一夜之間發生。
基本方向
接下來我們探討下一個可能的問題：實施預測性維修的那個人可能沒有足夠的能力來幫助工廠成功開展高質量的預測性維修項目。即使我們假設工廠已經準備提供時間與資源來支持預測性維修項目向前推進，但仍然需要有人能知道真正的前進方向在哪里。
缺少預測性維修的相關技能與遠見是許多企業開展預測性維修的另一個障礙。現場設備是極為復雜的，不同的工業、位置、流程與環境等等要求工程師掌握大量的知識來作出準確的判斷以使預測性維修能有效運行。數據采集僅僅是開始的**步，也是*簡單的一步。正確的分析數據則是極為重要，通過分析數據來決定采取何種措施需要非常多的實踐與經驗。
通常,預測性維修的主管們花太多時間研究振動頻譜而無暇顧及實施整體預測性維修程序。但是，這并不一定是這個人或者選擇從事這項工作的人的錯。我相信這只是未能意識到在預測性維修領域內有專業的技能來處理這些問題，相比領域內（自己內部設備的知識領域）專業技能，我們也許只能夠在工廠內部發展——特別是當公司不斷失去我們自己的專家的時候。
因此，*根本的是我們需要提供充分的培訓和時間來提高預測性維修人員有效開展PDM項目所需的知識與經驗。這些事情需要做，而且需要做得很好。當然，如果企業不愿意或者不能提供時間和資源來發展企業內部的技能，那么*好不要考慮自己內部來開展預測性維修工作。
策略改變
*后一個值得探討的話題是決策方向的突然改變。我曾經見過已經成功開展預測性維修的企業被新上任的經理突然終止，新經理對于預測性維修沒有任何概念，于是新官上任三把火就燒掉了PDM項目。他們或者炒掉了預測性維修的負責人或者不再給予時間與權限來繼續開展下去。有一點可以肯定的是，在那些沒有采取文檔記錄預測性維修績效的企業這個問題更為多見。（例如他們沒有很好的證據來證明繼續開展預測性維修比廢棄它更好）。
行業趨勢
近年來，我們看到預測性維修領域的一些變化：企業更多地趨向于把預測性維修外包給有著良好記錄并能解決復雜故障的專業性PDM服務公司。這個改變的原因也在上文中有所涉及，即企業很難雇用、培訓并保有對于預測性維修有著深厚經驗、能把宣傳上的潛在投資收益轉化為實實在在結果與**的人。即使這些企業已經從事后維修轉換為預測性維修并且也取得了一系列效果，但仍然可能因某些原因突然中斷而重新回到消防員式的維修模式，如關鍵專家的離開或者因為企業經理不了解PDM的益處而采取的策略改變等等。
針對這些常見問題的一個解決方案是與行業內信譽良好并能負責任地把預測性維修項目年復一年持續推進的服務商合作。優良的戰略合作伙伴需要必須的技能，不單單是預測性維修技術，也包括對于如何從戰略上部署預測性維修有著豐富經驗，這樣才能從根本上改變企業的維修策略并使之從中獲益。
作者：Mr. Alan Friedman
翻譯：hammeryet
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