根據ABB公司最近的一份報告，過時的維護和可靠性實踐對制造商來說是一個價值數萬億美元的挑戰，僅計劃外停機時間就每小時花費驚人的 125,000 美元。這種經濟負擔凸顯了對人工智能(AI)驅動的預測性維護解決方案的迫切需求，這些新的解決方案有助于企業在問題升級之前主動解決它們。然而，大多數維護團隊在實施這些高級工具時都面臨著與數據相關的重大挑戰。

　　傳統維護系統面臨的挑戰

　　從筆和紙到電子郵件、電子表格和白板等傳統維護實踐會阻礙效率并增加風險。以今年早些時候的波音事件為例。維護記錄無法恢復，因此很難確定問題是否可以預防并進行根本原因分析。

　　雖然許多制造商已經部署了傳統的計算機化維護管理系統(CMMS)，但車間技術人員有時卻很難采用這些系統，因為他們經常離線工作并且遠離臺式計算機。他們的輸入是用筆和紙捕獲的，并且通常是在任務完成后手動添加的，時常導致延遲、數據差距和不準確。這使得人們認為CMMS解決方案非常繁瑣，不值得使用。

　　一些工業軟件系統忽視了移動的、無辦公桌操作工人的需求，而他們的投入對成功至關重要。這導致系統默認為紙質或依賴人工的流程，充其量只能提供微不足道的計算機輔助指導。這種脫節導致缺乏有價值的維護和企業資產管理(EAM)數據，而這些數據依賴于雙向數據流來優化建議。

　　例如，此類系統可能記錄所有停機事件，但不包括停機事件發生之前的機器狀況，從而無法進行基于狀況的維護分析。系統可能會記錄特定維修的所有維護程序，但不包括使用的 SKU 以及由此對庫存產生的影響。可能有計劃維護程序的記錄，但缺乏對實例和調整這些程序的方式和原因的審計跟蹤。

　　AI驅動的CMMS的興起為企業提供了一個機會，可以采用完全數字化的解決方案并捕獲盡可能多的數據。支持AI的端到端CMMS有望改善當今的預測性維護，但其預測的準確性取決于對之前行動的可靠數據捕獲，從而為AI訓練提供依據。

　　如今，即使是在數字化戰略方面落后的企業，也可以通過移動優先的CMMS系統實現跨越式發展，將成本中心轉變為業績驅動力。許多率先部署CMMS的企業都是通過內部團隊在現有企業軟件解決方案(如企業資源規劃(ERP)模塊)的基礎上開發定制應用程序。

　　這些團隊可能已經記錄了大量的維護數據和元數據，但都是靜態格式，在利用這些數據和元數據時可能需要專業的工程技術或部署商業智能解決方案，以幫助可視化和激活存儲的信息。內部團隊還必須不斷更新、修補和維護系統。

　　AI驅動的CMMS的興起為企業提供了一個機會，可以采用完全數字化的解決方案并捕獲盡可能多的數據

　　數據質量值得信賴嗎?

　　對于使用CMMS的用戶，提出一個簡單的問題：您是否信任目前 CMMS 系統中的數據質量?如果答案是否定的，則可能表明現場團隊缺乏準確采集數據的工具或動力。

　　一線技術人員在多個應用程序和文件來源中被太多互不關聯、未分優先級的警報、報警和工單所淹沒，界面復雜，加載時間長。這就給他們留下了一個簡單的選擇：完成工作后繼續下一項任務，或者花 30 分鐘研究如何最準確地記錄工作。這聽起來有些夸張，但卻是世界各地車間每天都在發生的現實。這種摩擦導致大多數操作數據仍未被記錄，阻礙了其在未來企業改進中的使用。

　　數字維護技術，尤其是AI驅動的工具，在設計時就考慮到技術人員的需求，從而可以提供最大的價值。如果該軟件是用戶友好的，幫助他們更好地完成工作并自然地適應他們現有的工作流程，用戶就更有可能采用它。企業通過該軟件始終如一地捕獲數據，為 AI 模型奠定了寶貴的基礎。然后，這些模型可以更好地學習理想和非理想的操作條件和維護程序，并分析數據以發現需要解決的風險，以及簡化操作和改進的機會。

　　要為AI訓練數據打下堅實的基礎，企業必須專注于捕獲全面的日常工作執行和資產數據。這包括記錄每項維護任務、跟蹤設備性能、庫存、維修中使用的時間和程序。他們還需要記錄現場最關鍵資產和流程的上下文環境條件。

　　當團隊使用CMMS 時，每個工作、交互和其他維護接觸點都會產生有價值的數據，這些數據可以為更好地了解維護周期奠定基礎。雖然記錄每個工作訂單可能看起來很乏味，但投資于簡化的數據實踐可以顯著節省停機時間、資源規劃、異常檢測、安全等方面。

　　例如，建筑材料生產商 Titan America部署了CMMS系統，以幫助在其佛羅里達州工廠建立以可靠性為中心的維護計劃，并推動可衡量的運維節約。一個關鍵要求是用戶體驗。借助直觀的CMMS，其技術人員可以通過移動設備輕松跟蹤數字化檢查清單，實時輸入工單數據，并在幾秒鐘內通過即時消息將問題上報給主管。

　　該解決方案帶來了新的訪問和易用性，這有助于推動采用并增加數據捕獲。在不到一年的時間里，該團隊不僅消除了30% 以上的計劃外停機時間，而且還為支持 AI 的預測性維護構建了數據基礎。

　　企業如果不每天捕捉數據，就會喪失潛在的效率和改進未來AI及相關用例的機會。建立能夠理解企業、工廠和團隊維護需求的AI模型至關重要。今天的最佳數字維護解決方案能夠為明天更好的解決方案提供堅持的基礎。

　　借助直觀的CMMS，技術人員可以通過移動設備輕松跟蹤數字化檢查清單

　　快速獲取經驗知識

　　AI的出現正值維護團隊面臨大規模勞動力變革之際。美國勞工統計局預計，由于退休和新的維護增長需求，2021年至2031年間將新增310萬個維護和維修職業崗位。更緊迫的是，2023 年美國全國制造商協會(NAM)《技能差距和勞動力需求調查》報告發現，28% 的制造商預計未來5年內將有超過25% 的勞動力退休。

　　融入勞動力隊伍的新生代要具有技術背景，并期望他們能夠掌握數字化技能。要確保他們在每個程序或每臺設備上都能得到即將退休人員的親自培訓，幾乎是不可能的。資深技術人員必須在日常工作中傳授數十年的經驗——既要培訓新員工，也要培訓能夠幫助他們和未來團隊的AI解決方案。

　　CMMS是一個知識中心，使所有利益相關者能夠輸入和訪問關鍵數據。它有助于解決一線專業人員入職和在有經驗的技術人員離職之前獲取知識的緊迫近期問題，同時創建一個更值得信賴和完整的數據湖，為AI培訓提供支持。

　　一個全面的CMMS平臺必須擅長使當下的工作更輕松，并使其功能具有可擴展性，以滿足業務需求的增長和變化。

　　傳統維護系統帶來的挑戰，加上迫在眉睫的勞動力變化和利益相關者不斷提高的期望，凸顯了制造企業數字化轉型的緊迫性。然而，AI在這一關鍵時刻的潛力意味著，采用CMMS 不僅能解決這些緊迫的挑戰，還是實現長期發展和生存的戰略需要。維護工作的未來就在今天。擁抱數字化轉型和AI解決方案的制造企業不僅能在不斷變化的工業環境中生存，還能茁壯成長。