根据ABB公司最近的一份报告，过时的维护和可靠性实践对制造商来说是一个价值数万亿美元的挑战，仅计划外停机时间就每小时花费惊人的 125,000 美元。这种经济负担凸显了对人工智能（AI）驱动的预测性维护解决方案的迫切需求，这些新的解决方案有助于企业在问题升级之前主动解决它们。然而，大多数维护团队在实施这些高级工具时都面临着与数据相关的重大挑战。

　　传统维护系统面临的挑战

　　从笔和纸到电子邮件、电子表格和白板等传统维护实践会阻碍效率并增加风险。以今年早些时候的波音事件为例。维护记录无法恢复，因此很难确定问题是否可以预防并进行根本原因分析。

　　虽然许多制造商已经部署了传统的计算机化维护管理系统（CMMS），但车间技术人员有时却很难采用这些系统，因为他们经常离线工作并且远离台式计算机。他们的输入是用笔和纸捕获的，并且通常是在任务完成后手动添加的，时常导致延迟、数据差距和不准确。这使得人们认为CMMS解决方案非常繁琐，不值得使用。

　　一些工业软件系统忽视了移动的、无办公桌操作工人的需求，而他们的投入对成功至关重要。这导致系统默认为纸质或依赖人工的流程，充其量只能提供微不足道的计算机辅助指导。这种脱节导致缺乏有价值的维护和企业资产管理（EAM）数据，而这些数据依赖于双向数据流来优化建议。

　　例如，此类系统可能记录所有停机事件，但不包括停机事件发生之前的机器状况，从而无法进行基于状况的维护分析。系统可能会记录特定维修的所有维护程序，但不包括使用的 SKU 以及由此对库存产生的影响。可能有计划维护程序的记录，但缺乏对实例和调整这些程序的方式和原因的审计跟踪。

　　AI驱动的CMMS的兴起为企业提供了一个机会，可以采用完全数字化的解决方案并捕获尽可能多的数据。支持AI的端到端CMMS有望改善当今的预测性维护，但其预测的准确性取决于对之前行动的可靠数据捕获，从而为AI训练提供依据。

　　如今，即使是在数字化战略方面落后的企业，也可以通过移动优先的CMMS系统实现跨越式发展，将成本中心转变为业绩驱动力。许多率先部署CMMS的企业都是通过内部团队在现有企业软件解决方案（如企业资源规划（ERP）模块）的基础上开发定制应用程序。

　　这些团队可能已经记录了大量的维护数据和元数据，但都是静态格式，在利用这些数据和元数据时可能需要专业的工程技术或部署商业智能解决方案，以帮助可视化和激活存储的信息。内部团队还必须不断更新、修补和维护系统。

AI驱动的CMMS的兴起为企业提供了一个机会，可以采用完全数字化的解决方案并捕获尽可能多的数据

　　数据质量值得信赖吗？

　　对于使用CMMS的用户，提出一个简单的问题：您是否信任目前 CMMS 系统中的数据质量？如果答案是否定的，则可能表明现场团队缺乏准确采集数据的工具或动力。

　　一线技术人员在多个应用程序和文件来源中被太多互不关联、未分优先级的警报、报警和工单所淹没，界面复杂，加载时间长。这就给他们留下了一个简单的选择：完成工作后继续下一项任务，或者花 30 分钟研究如何最准确地记录工作。这听起来有些夸张，但却是世界各地车间每天都在发生的现实。这种摩擦导致大多数操作数据仍未被记录，阻碍了其在未来企业改进中的使用。

　　数字维护技术，尤其是AI驱动的工具，在设计时就考虑到技术人员的需求，从而可以提供最大的价值。如果该软件是用户友好的，帮助他们更好地完成工作并自然地适应他们现有的工作流程，用户就更有可能采用它。企业通过该软件始终如一地捕获数据，为 AI 模型奠定了宝贵的基础。然后，这些模型可以更好地学习理想和非理想的操作条件和维护程序，并分析数据以发现需要解决的风险，以及简化操作和改进的机会。

　　要为AI训练数据打下坚实的基础，企业必须专注于捕获全面的日常工作执行和资产数据。这包括记录每项维护任务、跟踪设备性能、库存、维修中使用的时间和程序。他们还需要记录现场最关键资产和流程的上下文环境条件。

　　当团队使用CMMS 时，每个工作、交互和其他维护接触点都会产生有价值的数据，这些数据可以为更好地了解维护周期奠定基础。虽然记录每个工作订单可能看起来很乏味，但投资于简化的数据实践可以显著节省停机时间、资源规划、异常检测、安全等方面。

　　例如，建筑材料生产商 Titan America部署了CMMS系统，以帮助在其佛罗里达州工厂建立以可靠性为中心的维护计划，并推动可衡量的运维节约。一个关键要求是用户体验。借助直观的CMMS，其技术人员可以通过移动设备轻松跟踪数字化检查清单，实时输入工单数据，并在几秒钟内通过即时消息将问题上报给主管。

　　该解决方案带来了新的访问和易用性，这有助于推动采用并增加数据捕获。在不到一年的时间里，该团队不仅消除了30% 以上的计划外停机时间，而且还为支持 AI 的预测性维护构建了数据基础。

　　企业如果不每天捕捉数据，就会丧失潜在的效率和改进未来AI及相关用例的机会。建立能够理解企业、工厂和团队维护需求的AI模型至关重要。今天的最佳数字维护解决方案能够为明天更好的解决方案提供坚持的基础。

借助直观的CMMS，技术人员可以通过移动设备轻松跟踪数字化检查清单

　　快速获取经验知识

　　AI的出现正值维护团队面临大规模劳动力变革之际。美国劳工统计局预计，由于退休和新的维护增长需求，2021年至2031年间将新增310万个维护和维修职业岗位。更紧迫的是，2023 年美国全国制造商协会（NAM）《技能差距和劳动力需求调查》报告发现，28% 的制造商预计未来5年内将有超过25% 的劳动力退休。

　　融入劳动力队伍的新生代要具有技术背景，并期望他们能够掌握数字化技能。要确保他们在每个程序或每台设备上都能得到即将退休人员的亲自培训，几乎是不可能的。资深技术人员必须在日常工作中传授数十年的经验——既要培训新员工，也要培训能够帮助他们和未来团队的AI解决方案。

　　CMMS是一个知识中心，使所有利益相关者能够输入和访问关键数据。它有助于解决一线专业人员入职和在有经验的技术人员离职之前获取知识的紧迫近期问题，同时创建一个更值得信赖和完整的数据湖，为AI培训提供支持。

　　一个全面的CMMS平台必须擅长使当下的工作更轻松，并使其功能具有可扩展性，以满足业务需求的增长和变化。

　　传统维护系统带来的挑战，加上迫在眉睫的劳动力变化和利益相关者不断提高的期望，凸显了制造企业数字化转型的紧迫性。然而，AI在这一关键时刻的潜力意味着，采用CMMS 不仅能解决这些紧迫的挑战，还是实现长期发展和生存的战略需要。维护工作的未来就在今天。拥抱数字化转型和AI解决方案的制造企业不仅能在不断变化的工业环境中生存，还能茁壮成长。