伴随制造系统的升级，越来越多的工业企业开始自动化、数字化和智能化的产线改造。为企业效率和质量提升、减人节能实现了提供了更多可能，但由此，对制造系统的稳定性和可靠性要求更高。
简单点理解，就是说设备维修和管理的越来越难，也越来越重要。越来越多的工业企业开始重视设备维修能力和水平的提升，聚焦到如何降低停产维修时间，延长设备使用寿命上来。
通常来讲，企业的制造水平与设备维修能力是匹配的，换句话来说，提高维修能力与运维水平，设备故障得以控制，企业同样可以获得更高的效率与质量提升，而这恰恰对企业有效的方法。
钱少、事多，离家近，是企业设备人的真实写照：钱少是因为在大多数企业认知里，设备是成本中心，价值无法有效衡量，甚至是质量和产量事故的抱怨中心；事多则是因为设备运维缺乏整体策划，受制于设备采购、获取新知识和新技术的信息闭塞，缺乏主动性的维修策略，以及生产系统对自主维护的不重视，使得维修和事务处于救火状态，此起彼伏；离家近则是因为维修人员往往是年纪偏大的本地人，年轻人不愿意从事这种脏、累、苦的职业，而离家近惟一的好处，在于可以随时应对“半夜鸡叫”的突发状况。
很显然，要改变这一状况，本质上是要设备维修的价值得以体现，让更多的年轻人乐意从事设备维修职业，工业企业转型的一项重要任务，是要让设备维修职业变成“钱多、事少、离家近”，让人羡慕和尊敬的职业，只有这样中国制造的“工匠精神”才可能变为现实。而这通常有两种做法，包括：
1.建立数据驱动决策下的数字运维体系
数字运维价值模型
3月28日，笔者与某知名家装管业重庆公司的总经理进行交流，说明设备维修的价值模型时阐述了三个基本观点，包括：
a.设备维修的价值必须与企业盈利目标有效的关联起来，可用度的提升（设备使用寿命更长、停机损失时间更少）、说明了生产效率和质量更有保障（设备维修替企业赚钱的价值）、同时说明了更少事后故障发生，维修成本自然也能降下来（设备维修替企业省钱的价值），同时更强调主动性维修的策略，使得工业备件的计划性得以提高，工业备件库存数量更好控制（设备维修对企业现金流保障的价值）。
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b.生产产线必须承担设备维护的主体责任，传统的tpm以非常自主维护，但许多国内企业的执行的并不太好，tpm自然没有了全员参与的基础。而数字运维条件下，可用度代表了不同设备和产线的维护水平，这使得各产线和部门实现对比，企业再推行全员维修时，便可以实现目标和结果驱动，强化产线的自主维护能力提升，以减少操作性故障和日常点检中异常发现和处理的能力，实现产线与维修的有效互动。
c.实现维修人员意识、责任和能力的持续提升。可用度拆开来看，mtbf（平均故障间隔时间）代表了维修质量、mttr（平均故障修复时间）则代表了维修的响应时间和维修效率，而维修数量和工时则代表维修的工作量，基于这些数据我们可以有效反映不同维修人员的业绩、技能水平和维修工作量，基于数据的激励、技能培养将有效驱动企业维修技能和水平的提升。
我们常说，维修好比家务活，做了都看不见，当价值有效衡量时，才能具备增加收入的条件，而客观、公平、公正的激励和培养机制，才是企业吸引年轻人从事维修职业的根本原因。重庆公司总经理，对此高度赞同。
数字运维业务逻辑模型
当然这并能解决问题，我们必须与维修业务结合起来，匹配维修时间减少和故障降低的方法与载体，而科学管理必然是以时间为研究对象，减少时间浪费是数字运维核心业务逻辑，这包括：
a.操作者通过移动终端或智能手机扫描设备二维码快速报修→维修人员快速响应到场签到（必要时通过目视化和语音播报手段，以监督维修作业实时动向）→ai人工智能辅助诊断（快速维修）→维修记录与关闭→报修人员关闭并验证，便捷的事后维修处理，不仅可以最大程度上减少维修时间，同时也是可用度（含mtbf和mttr）关键指标的数据取值通道。
b.复杂系统的预防性维修通道，对于易损件、润滑油换油等，按照指定周期自动下达并分配到维修人员维修app端，维修人员按照任务工单执行到位。
c.通过不同的方式发现隐患和缺陷，包括操作者自主点检后的隐患提交、维修人员周期性的点检和隐患发现，以及借助仪器和物联网数据分析结论，将隐患和缺陷记录在案，并及时消除隐患和缺陷的过程称之为预测性维修，数据运维系统提供完整的通道，是提高设备可用度、降低运维成本的关键所在。
d.基于维修通道的完整性的数字运维系统，不仅贴合维修具体业务需求，其核心价值是基于数据驱动的辅助决策能力，所有业务执行的有效性和针对性，将以数据完整呈现出来，方便维修决策者和高层针对薄弱环节和制约因素实施针对性的改善和优化，对运维能力提升的至关重要。
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备注，基于人工智能的数字运维系统，强调对维修知识经验和专业知识的自主学习，应用越久诊断越准确，集团企业还可实现不同分子公司的知识经验共享，应用普及越广越广越准确，是工业企业在转型时期，最有效的作业辅助系统，也是工业互联网接入的最佳入口。
未完待续：
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参考文献
杨明波，刘华，郭显昌.数字化工厂＋工业维修服务体系［m］. 北京：机械工业出版社，2017.
工业和信息化部党组书记、部长苗圩 亲自推荐
第一本融入toc约束生产理论、可靠性与维修性工程理论，立足智能制造（数字化工厂）、提出数字化运维、赋能工业制造业转型，面向工业服务生态、工业互联网发展方向应用书籍。