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数据驱动的可靠性-正确的可靠性

通过肖恩乐观, Pinnacle资产管理解决方案负责人。本文发表于Inspectioneering Journal 2021年3月/ 4月号。狗万app客户端
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介绍

如果你曾经有幸听过保罗·巴林杰先生谈论用概率统计来实现可靠性,那么你就知道他在这个问题上是多么有远见。他一直强调的关键短语是"如果你不使用统计概率,那么你就没有在做可靠性研究"他过去是,现在也是。所有设施产生数据。许多程序产生它们自己的数据,超出了运行核电站所需的数据。然而,尽管存在大量的可用数据,许多设施继续努力,即使在实施了可靠性计划。为什么即使是最好的可靠性程序也会继续出现故障?很多时候,我们会立即将思想集中在人、过程或技术问题上。实际上,真正的答案是数据。数据是任何维护或可靠性计划的命脉,是决策的基础,是客观性的管理者,是可持续性的驱动力。

实现可靠性的方式正在经历着极其需要的数据使用模式的转变。在本文中,我们将解释如何利用数据处理方法的这种行业转变,在您的设施中实现数据驱动的可靠性。

今天的可靠性有什么问题?

在深入研究数据驱动的可靠性的好处之前,有必要检查一下它目前面临的挑战。当今许多设施面临的一些常见的可靠性挑战包括:

  • 无法量化维护的价值,导致定性决策。
  • 缺乏对可用性和性能驱动因素的关注。
  • 基于直觉而不是数据的过于保守的分析,导致执行的活动增加了成本,而没有增加程序的价值。
  • 竖井执行,主要源于各种类型的设备,导致大多数组织在职能组中进行维护和可靠性工作,彼此分离。

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