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诊断数据的管理

诊断数据的管理

来源:PlantServices Data management—you either love it or hate it—is one of the vital areas that support modern facility asset management. It’s an area that we often neglect, creating opportunities for people with less than adequate levels of asset management knowledge to make large-scale mistakes. 不管你是否同意,数据管理都是支撑现代设备资产管理的重要领域之一。我们经常忽略这个领域,从而导致缺乏资产管理知识的人酿成大错。 资产管理人员在如何获取、组织以及使用资产相关的数据方面的技术进步是我从事咨询业的20年在这一领域所取得的最重要的成就。此进步蕴意颇丰。它能永久地改变公司管理其固定基本资产的方法。 新技术也会带来风险,其中并非毫不起眼的是潜在的风险,即分配大量时间和资金用于不支持资产管理中心目标的工具、服务和行动上。 简易的计算机化的设备维护管理系统(CMMS)是大多数资产维护的中心,资产维护用于获取、存储和分析资产数据。在较大型的领域中,CMMS已经被企业资产管理(EAM)和企业资源计划(ERP)系统所取代,但它们的目标仍然是一致的。移动式工作、条形码解决方案、GIS综合化、RFID标记系统、在线状态监测、工厂管理系统和一系列详细的软件分析工具也可对这些系统进行补充。 当公司以资产注册信息开始执行一个系统,但从未进行有效的、动态的工作流程管理时,就会发生一个常见的问题。他们仍然停滞不前,继续减少集中于选择大量静态数据的分析周期,并且经常不去真正地分析他们将如何开始使用它。此重要一步能够突显效率的低下,当通过RCM逻辑的框架应用它时,能帮助实现有效的可靠性管理,减少存货,并提供稳固的资产替代计划。然而,这些利益结果只是主要利益的附属部分。 如今,许多维护群组通常会基于专家的判断、观点和轶事见闻做出大的决策。一个公司如何能够做到它的资产维护和资产管理决策主要是基于数据这种程度呢?这里有一些提示, 多年来我使用它们帮助公司改进他们的决策支持框架。 1.不要集中于数据的质量、数量和完整性,除非你知道应该采集什么数据。通常,大量的资金被不明智地花费在了追求理想的数据质量、完整性和监控量的计划中。假如你想定 义你的数据集,那么我强烈建议你先看看你需要的是什么。这是个自上而下的方法,它曾经为我提供了极大的帮助。 2.结合过程控制和异常报告使工作方法具有弹性,从长期来看,这通常可以比关闭接口取得更好的结果。如果在过程进行之前面对需要特定信息的屏幕,使用者通常会感到丧气 和苦恼,与输入所需要的数据相反,他们会输入无用信息或干脆什么都不输。一个更好的主意是培训人们要做什么和为什么要这么做,以确保异常报告属于某人任务的一部分,从而能在短时间内找出数据输入的错误,并由反馈回路告知错误发生的地点。 3.将数据质量与日常工作相结合。不要把它扔到一边并把它分配到“资产数据”部门,或更糟的是,将它分到IT部门。资产维护者和管理者需要检查异常报告以确认它们符合最 小标准。下面一些工具可能有用:24小时报告——关于在过去24小时里的所有被纠正的和响应的工作的报告,需要送至管理层以便早会的讨论。未结订单报告——定期检查未结工作订单情况,确保找出无用的工作订单,并且改正或清除它们。工作订单关闭报告——每日运行并检测之,以确保信息的正确性以及日后的可用性。 4.检验移动技术和其他自动化数据获取技术。如今,存在许多可用且不昂贵的技术,尤其是在移动技术、条形码扫描和智能标记方面。所有这些都能够获取到重要的数据而不用按着某一个键。 关于作者: Daryl Mather 帮助公司增加固定资产的利益率。他是《The Maintenance Scorecard》和现代资产管理博客的作者,在伦敦从事知识管理方面的工作。可以通过 E-mail:daryl.mather@wspgroup.com联系他。
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