关键性分析第五部分：分层维护——根据资产风险匹配工具和人才

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关键性分析第 1 部分：为什么关键性分析是迈向维护成熟度的第一步

关键性分析（第二部分）：关键性困境——资产太多，时间太少

关键性分析第三部分：超越“关键性”——更好的资产分类方法

关键性分析第 4 部分：维护团队可以从医疗分诊中学到什么

关键性分析第五部分：分层维护——根据资产风险匹配工具和人才

关键性分析第六部分：从筛选到纠正——完整的预测性维护工作流程

在第四部分中，我们探讨了医疗保健系统如何根据患者的病情严重程度，选择合适的护理级别进行分诊。维护团队也面临着同样的挑战：如何利用有限的人员和工具管理数百项资产。解决方案是什么？分层维护策略。

让我们探索一下这种方法在工业环境中如何发挥作用，以及如何使用正确的人员、工具和数据组合来应用它。

通过分层维护处理关键性困境

图 1 说明了分层维护方法如何处理所有资产类别，并针对每个层级使用不同的人员、工具和数据收集活动组合。

非关键资产可能永远不会得到除了简单筛查和检查之外的关注。半关键资产只有在出现问题时才会得到关注。关键资产会定期筛查和检查，问题会根据需要升级，有时甚至会升级到高级分析。然而，请注意，明星运动员实际上会从高级分析开始，无论他们的状态是好是坏。 

机器金字塔（图 1）详细说明了分级维护的价值和益处。还记得某些资产被比作明星运动员吗？无论其状况如何，明星运动员都会获得专家级的维护。请注意，明星运动员是专家分析师的唯一职责范围。从医疗保健的角度来思考这一点：

• 你我什么时候会去做核磁共振？只有当我们有医生无法诊断的问题时才会去做。
• 职业运动员什么时候做核磁共振？每个月的第三个星期三，无论是否有不良症状。 

剩余资产将由使用简单筛选工具的入门级技术人员和使用诊断工具的经验丰富的技术人员查看。 

如何将测试仪纳入您的维护计划 

如果将典型工厂中的机器放入金字塔中，则会发生以下情况，如图 2 所示： 

• 机器金字塔顶层的几台复杂机器变量众多，需要振动专家来比较、分析趋势、进行诊断。专家依靠多年的培训和经验来学习如何评估变量。在图2的右上角，请注意瀑布趋势图和手动数据分析的复杂程度。 
  
  
• 工厂中剩余的机器（超过 90%）大多是主流机器——电机、泵、风扇、压缩机和鼓风机——可以使用自动诊断程序进行有效诊断。振动测试仪（位于中间层）使用了一个基于 30 年真实机器分析经验而开发的真实世界模式数据库。在图 2 的右侧中央，您将看到自动诊断测试仪提供机器故障和严重程度以及维修建议。 
  
  
• 在金字塔的底层，那些通常会被忽视的小型消耗性机器现在可以进行筛查。无论是远程无线传感器还是手持式振动仪，都可以追踪整体振动水平趋势，并使用内置的机器健康严重程度量表来指示何时需要更先进的工具。在上表的右下方，您可以查看振动仪数据的趋势。 

图 2 还显示了振动的分级维护措施。只有明星级机器或关键机器才需要使用分析仪的专家。技术人员可以快速使用振动测试仪诊断关键和半关键机器的故障。这样，振动筛选器就可以覆盖非关键机器，它也可以用于筛选关键机器和明星级机器。 

分层模型为维护团队提供了一种切实可行的方法来提高可靠性，而不会让专家精疲力竭或过度使用工具。

接下来，我们将展示该策略如何融入完整的预测性维护工作流程——从筛选一直到纠正和验证。

阅读第 6 部分：从筛选到纠正 - 完整的预测性维护工作流程

作者简介： John Bernet 是福禄克公司的机械应用和产品专家。凭借 30 多年核电站及商用电厂机械维护和运行经验，John 曾与各行各业的客户合作实施可靠性项目。他是一名认证二级振动分析师和认证维护可靠性专家 (CMRP)，拥有 20 多年的机器故障诊断经验。