針對工廠設(shè)備故障等的維護(hù)工作通常會出現(xiàn)勞動力短缺或技能需要由人實現(xiàn)的情況，容易導(dǎo)致“經(jīng)驗和技能依賴”，即依賴維護(hù)人員的經(jīng)驗和技能?？紤]到未來數(shù)年提高工廠競爭力和生產(chǎn)率的現(xiàn)實需要，業(yè)務(wù)“標(biāo)準(zhǔn)化”已成為重要的關(guān)鍵詞，即，使更多人能夠從事維護(hù)工作，而不是依賴少數(shù)負(fù)責(zé)人的“經(jīng)驗和技能”。被稱為“工廠管理專家”的JEMCO日本經(jīng)營顧問古谷賢一進(jìn)行了說明。筆者就擺脫維護(hù)工作中依賴“經(jīng)驗和技能”的方法及應(yīng)用IoT的方法，采訪了古谷。

維護(hù)工作為何出現(xiàn)使眾人無從下手的“本位主義”傾向？

――古谷先生，您主要在制造業(yè)領(lǐng)域為許多企業(yè)提供咨詢服務(wù)。從上游經(jīng)營問題到現(xiàn)場業(yè)務(wù)，我想你所觀察的面應(yīng)該是很廣泛的，而將改進(jìn)、設(shè)備檢修等“維護(hù)工作”視為重點的情況是否比較多？

我覺得有很多。但一開始就咨詢“改進(jìn)維護(hù)工作”的情況卻很少見。相反，很多時候是在工廠為提高競爭力和生產(chǎn)率而追求“理想目標(biāo)”的過程中，得出了“需要維護(hù)”的結(jié)論。在反復(fù)思考工廠的未來和本質(zhì)的過程中，應(yīng)當(dāng)對維護(hù)工作中存在的問題有所察覺。

特別是今后，多品種少量生產(chǎn)或按需單件生產(chǎn)的方式將逐漸增多。如果制造工藝復(fù)雜，會促使設(shè)備升級并變得更復(fù)雜。因此，是否能通過設(shè)備維護(hù)確保運行穩(wěn)定是影響競爭力的關(guān)鍵所在。考慮到未來較長時期內(nèi)的工廠目標(biāo)，需要在整個公司內(nèi)重新思考維護(hù)工作的定位。

通常而言，維護(hù)是最難切入的領(lǐng)域，也是容易被擱置的領(lǐng)域。因此，不良狀態(tài)容易積滯，即使進(jìn)行改革，也需要投入大量人力。

――維護(hù)工作難以切入或被擱置的原因是什么？

對于很多工廠而言，重要的是維持每天的生產(chǎn)和作業(yè)，因此需要優(yōu)先考慮與其相關(guān)的業(yè)務(wù)。即使是需要每天維護(hù)的工作，會被認(rèn)為是：“維護(hù)業(yè)務(wù)是在出現(xiàn)問題時才進(jìn)行的業(yè)務(wù)”，所以就變成“沒什么事的話，現(xiàn)在也就不需要維護(hù)了”。這樣一來，維護(hù)工作會被擱置，很多工廠不再配置大量人力，只安排固定人員負(fù)責(zé)整個工廠的維護(hù)工作。

維護(hù)人員需要具備豐富的知識、經(jīng)驗和技能，必須了解廠內(nèi)所有設(shè)備的結(jié)構(gòu)和特性，并迅速解決故障。但如果只安排固定人員進(jìn)行維護(hù)，他們所掌握的知識和技能將無法實現(xiàn)共享。其結(jié)果，就使維護(hù)人員的工作逐漸“本位主義”。這就是所謂維護(hù)工作的“經(jīng)驗和技能依賴”狀態(tài)。

――具體來說，“經(jīng)驗和技能依賴”會引發(fā)什么問題？

例如，大規(guī)模更換工廠設(shè)備的情況不常發(fā)生，因此很多工廠會長時間使用老舊機器。

這些工廠的設(shè)備圖紙或說明書丟失的情況也比較常見，需要更換部件時，可能無法獲得原裝配件。因此每當(dāng)遇到故障時，維護(hù)人員會自行添置部件或進(jìn)行修理。如此一來，除了維護(hù)人員以外，其他人都不清楚機器最初的規(guī)格，運行機器也完全依靠維護(hù)人員的經(jīng)驗和技能，從而使“本位主義”現(xiàn)象進(jìn)一步加劇。這種情況非常令人頭疼。

如果頻繁發(fā)生因設(shè)備故障導(dǎo)致生產(chǎn)經(jīng)常性停止的“小停機”，有時會將設(shè)備恢復(fù)至初始狀態(tài)。倘若此時沒有圖紙，且只有固定的維護(hù)人員了解機器原來的狀態(tài)，將使問題變得非常棘手。假如維護(hù)人員已經(jīng)退職或不在現(xiàn)場，會變得雪上加霜。

――就是說，除了維護(hù)人員以外，其他人都無從下手，引起了黑匣子現(xiàn)象吧？

正如剛才所說，可以對維護(hù)工作投入大量人才和資源的企業(yè)并不多。這種情況下，如果不能實現(xiàn)維護(hù)訣竅的共享，將給工廠的運營帶來弊端。只有維護(hù)人員才能完成的工作將增加，滿負(fù)荷工作成為常態(tài)，始終忙于故障機器的維修作業(yè)。極力將故障這一負(fù)面狀態(tài)清零，無法對生產(chǎn)率產(chǎn)生正面作用。

如需提高工廠的生產(chǎn)率，應(yīng)提升開工率。為此，必須防止故障發(fā)生，進(jìn)行必要的維護(hù)。

――不是“減輕負(fù)面作用”，而是防患未然，“不產(chǎn)生負(fù)面作用”，這一點很重要。

是的。維護(hù)可以分為3種類型。故障發(fā)生后進(jìn)行事后處理的“事后維護(hù)”。定期執(zhí)行規(guī)定的維護(hù)作業(yè)，預(yù)防故障發(fā)生的“預(yù)防性維護(hù)”。以及，在發(fā)生故障前及時察覺、積極進(jìn)行預(yù)防的“預(yù)測性維護(hù)”。不是事后維護(hù)，而做到預(yù)防性維護(hù)和預(yù)測性維護(hù)，這是最好的情況。如果維護(hù)工作的本位主義成為常態(tài)，將始終停留在事后維護(hù)階段，難以提高設(shè)備開工率，從而陷入惡性循環(huán)。

擺脫經(jīng)驗和技能依賴的方法論IoT

――如何擺脫經(jīng)驗和技能依賴，使更多的人能參與維護(hù)工作、共享訣竅，并對維護(hù)工作進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化改造？

首先，需要徹底梳理作業(yè)流程。經(jīng)驗和技能也可稱為“隱性知識”，需要在很大程度上依靠個人的知識和經(jīng)驗。即，無法用語言明確表達(dá)，只由維護(hù)人員意會的知識。

需要將這種隱性知識，轉(zhuǎn)化為其他人可以掌握的“顯性知識”。例如，制作流程手冊實現(xiàn)文本化、通過照片或筆記詳盡記錄維護(hù)過程等，方法多樣，不一而足。重要的是，應(yīng)了解維護(hù)工作流程的哪一步存在隱性知識，哪個環(huán)節(jié)發(fā)生了經(jīng)驗和技能依賴。

――將維護(hù)工作轉(zhuǎn)化為語言，找出隱性知識是所有工作的基礎(chǔ)。

是的。但是這項工作并不簡單。用普通的方法很難將維護(hù)訣竅轉(zhuǎn)化為語言。維護(hù)人員確信其他人可以理解而記錄的內(nèi)容，在外行人開來難以理解，或者維護(hù)人員本身不清楚什么是隱性知識的情況很多。

接到流程手冊制作等咨詢問題時，我會明確建議記述任何人都能看懂的基礎(chǔ)而淺顯的內(nèi)容。仔細(xì)梳理作業(yè)流程，使得任何人按照記載內(nèi)容執(zhí)行后都能達(dá)到相同的效果。低質(zhì)量手冊或說明書中未記載的內(nèi)容往往是“經(jīng)驗和技能”，設(shè)法通過文字或照片實現(xiàn)“可視化”，這一點非常重要。

――這是一項非常需要耐心的工作。

在擺脫經(jīng)驗和技能依賴方面，我關(guān)注的一個問題便是IoT技術(shù)的應(yīng)用。我認(rèn)為IoT不僅可以避免維護(hù)工作的本位主義，還能實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，從而大幅提升維護(hù)工作的水平。

例如，為機器安裝傳感器以獲取振動數(shù)據(jù)。與過去發(fā)生故障時的數(shù)據(jù)比較，如果出現(xiàn)類似振動則發(fā)出警報。當(dāng)然，現(xiàn)實中不可能只有數(shù)據(jù)分析等單一情況，這只是IoT化的簡單示例，是預(yù)測性維護(hù)的理想情況。

從預(yù)防故障的角度來看，預(yù)防性維護(hù)也是有效的，但無論機器狀態(tài)如何都需要定期進(jìn)行檢查，因此有時可能會增加維護(hù)人員的工作量。如果可以安排維護(hù)的人才較少，可能會產(chǎn)生負(fù)面作用，這一點也需要考慮。

――預(yù)測故障、防患未然的“預(yù)測性維護(hù)”是最有效的方式，而對其提供支持的便是IoT。

IoT可以將依賴維護(hù)人員經(jīng)驗和技能的部分，通過數(shù)據(jù)形式加以可視化，并提高維護(hù)工作的質(zhì)量。當(dāng)然，培育高水平維護(hù)人員始終是重要工作，但受到日本社會少子老齡化的影響，勞動力不足已成既定事實，培育所需的時間也很長。作為補充性方案，理想的狀態(tài)是同時推進(jìn)IoT應(yīng)用和人才培育。

維護(hù)工作的本位主義導(dǎo)致經(jīng)驗和技能依賴。我們意識到，若要提高工廠的競爭力，應(yīng)當(dāng)將經(jīng)驗和技能中的隱性知識轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識，從而實現(xiàn)高水平維護(hù)。而其關(guān)鍵就是IoT的應(yīng)用。下篇將圍繞維護(hù)工作中的IoT具體引進(jìn)方法進(jìn)行深度采訪。

盡早開始收集數(shù)據(jù)是維護(hù)工作IoT化獲得成功的關(guān)鍵

――上篇談到應(yīng)用IoT開展維護(hù)工作的可能性。目前，引進(jìn)IoT的企業(yè)或工廠是否增多？

IoT應(yīng)用在維護(hù)領(lǐng)域也屬于前沿技術(shù)，引進(jìn)的工廠逐漸增多。為維護(hù)工作提供支持的IoT工具數(shù)量也在增加。例如，為工廠設(shè)備的驅(qū)動部分、電機等安裝傳感器以監(jiān)測振動的工具。有些系統(tǒng)不僅直接測量振動，還會進(jìn)行頻率分解等數(shù)據(jù)處理，當(dāng)檢測到異常時電腦會發(fā)出警報。這些措施是為實現(xiàn)上篇所說的“預(yù)測性維護(hù)”。

此外還有更為初級的IoT。例如，設(shè)備之間以通信互聯(lián)，當(dāng)一個設(shè)備發(fā)生故障時，下一工序的設(shè)備也將自動停止。這屬于發(fā)生故障后進(jìn)行的“事后維護(hù)”，由于及時察覺到故障，因此對后續(xù)工序的影響將被控制在最小限度。如果發(fā)現(xiàn)故障的時間延遲10秒，可能使接下來的工序的機器也發(fā)生故障。

此外，對于用機械臂抓取元件的機器來說還有這種機制：如果因某種原因未能成功抓取元件，生產(chǎn)線將自動停止。如果不應(yīng)在流水線內(nèi)的元件出現(xiàn)在流水線中，可能使流水線上的下一道工序的設(shè)備損壞，此時可以進(jìn)行“預(yù)防性維護(hù)”，防止發(fā)生類似事故或故障，這種例子也比較多。

――通過應(yīng)用IoT，能否對需要依賴維護(hù)人員經(jīng)驗和技能的工作進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化？

是的。尤其是監(jiān)控設(shè)備數(shù)據(jù)等的預(yù)防性維護(hù)和預(yù)測性維護(hù)，具有很高的可行性。從未引進(jìn)IoT的企業(yè)或工廠在引進(jìn)時，應(yīng)遵循小規(guī)模起始和靈活引進(jìn)的原則。

還應(yīng)考慮因倉促引進(jìn)IoT而導(dǎo)致進(jìn)展不利的情況。因此，比較好的做法是，首先進(jìn)行部分引入，或設(shè)定示范生產(chǎn)線和示范設(shè)備，以限定的形式引進(jìn)IoT。當(dāng)然，前提是制定工廠的整體目標(biāo)，首先進(jìn)行部分應(yīng)用，做到小規(guī)模起始，待掌握訣竅后，再擴(kuò)大引進(jìn)范圍。

――小規(guī)模起始可以節(jié)省時間，做到快速引進(jìn)。

引進(jìn)速度非常重要。應(yīng)用IoT進(jìn)行維護(hù)時，如果不收集和存儲更多數(shù)據(jù)，將很難發(fā)揮效果。如果將IoT應(yīng)用到通知設(shè)備停止的事后維護(hù)工作中，可以立即發(fā)揮作用，但進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)或預(yù)測性維護(hù)時，必須分析所獲取的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行技術(shù)評估。

IoT維護(hù)工具和引進(jìn)該工具的工廠都在增加，但是諸如“在何處安裝傳感器更有效？”、“獲取哪些數(shù)據(jù)可以預(yù)測故障？”、或“獲取數(shù)據(jù)后不清楚如何分析”等已制定詳細(xì)技術(shù)資料的部分還不多。目前，還沒有人知道應(yīng)用IoT進(jìn)行維護(hù)的“最佳解決方案”。

因此，當(dāng)前的重要工作是，收集盡可能多的數(shù)據(jù)，在公司內(nèi)部討論穩(wěn)妥的進(jìn)行方式。為了確保事實庫論證的正確性，也需要儲備更多的數(shù)據(jù)資料。

――小規(guī)模起始對收集更多數(shù)據(jù)起到了良好作用。

是的。我認(rèn)為，設(shè)備不會頻繁發(fā)生嚴(yán)重故障。因此，為了準(zhǔn)確掌握操作與故障的關(guān)系，應(yīng)該盡早收集數(shù)據(jù)，這一點很重要。

正如剛才所說，“為哪種設(shè)備安裝什么傳感器”、“獲取哪些數(shù)據(jù)可以預(yù)測故障”等問題的最佳答案還不明晰。因此，能夠盡快確立這些關(guān)鍵技術(shù)的企業(yè)或工廠，將在競爭中處于優(yōu)勢地位?？梢哉f，對公司未來的發(fā)展而言，小規(guī)模起始是有效手段。屆時，還有一項重要內(nèi)容就是分析所收集的數(shù)據(jù)。

今后的維護(hù)是在現(xiàn)場主義基礎(chǔ)上附加數(shù)據(jù)主義嗎？

――在以往的維護(hù)工作中，數(shù)據(jù)分析也許并不多見。

可以說IoT是維護(hù)工作的一大特點。IoT會將過去以經(jīng)驗和技能為依據(jù)的現(xiàn)場主義維護(hù)工作轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為依據(jù)的現(xiàn)場主義。這種變化將大幅提高維護(hù)工作的質(zhì)量。以往的維護(hù)工作是由限定的人員在現(xiàn)場進(jìn)行作業(yè)，但現(xiàn)在還需引入詳細(xì)分析數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，從而構(gòu)建新的維護(hù)工作形態(tài)。

為此，安排能夠正確分析所收集數(shù)據(jù)的人才，以及如何使其與現(xiàn)場維護(hù)人員建立合作關(guān)系將變得非常重要。為了實現(xiàn)這種內(nèi)部合作，要求高層管理者重新認(rèn)識維護(hù)工作的重要性，并在整個公司范圍內(nèi)重新定義其價值。

――與引進(jìn)IoT一樣，分析已獲取數(shù)據(jù)的工作也很重要。

通過IoT存儲大量數(shù)據(jù)后，如果不善加利用，也是一種資源浪費。例如，僅僅依靠已獲取的電機振動數(shù)據(jù)，可能無法了解故障前后的振動區(qū)別。對于看一眼即可分辨的明顯差異，由維護(hù)人員目視確認(rèn)就能察覺。

監(jiān)測振動的同時，進(jìn)行頻率分解或細(xì)致劃分各種要素。這關(guān)系到能在多大程度上判別出“這種動作是故障前兆”，所以需要具備足夠的數(shù)據(jù)分析能力。當(dāng)然，將熟知現(xiàn)場的維護(hù)人員的知識和技能進(jìn)行反饋也是不可或缺的一環(huán)。

換句話說，IoT是“硬件”，而如何分析所獲取的數(shù)據(jù)、構(gòu)建何種技能等“軟件”部分也極為重要。引進(jìn)不是終點，而將每日維護(hù)工作中的訣竅和發(fā)現(xiàn)與收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，得出實際的“分析”結(jié)果才是真正的開始。通過小規(guī)模起始方式盡早引進(jìn)，并存儲更多數(shù)據(jù)的建議，也與這部分工作內(nèi)容密切相關(guān)。

――最后一個問題，在引進(jìn)IoT的過程中，在人力資源方面如何培養(yǎng)維護(hù)人員？

當(dāng)然，還需要同時做好維護(hù)人員的技術(shù)傳承。IoT與人員之間不是非此即彼的關(guān)系。今后勞動人口將持續(xù)減少，而目前受新冠肺炎疫情影響，正在實施遠(yuǎn)程辦公。維護(hù)工作也不例外。老員工與新手共同在現(xiàn)場作業(yè)并傳授技能的傳統(tǒng)方式也許將被遠(yuǎn)程指導(dǎo)和培訓(xùn)所替代。

“隱性知識”的傳授本就不易，要想培養(yǎng)合格的維護(hù)人員更會花費很長時間。遠(yuǎn)程指導(dǎo)存在局限，類似精細(xì)作業(yè)或細(xì)微差別等，如果不在現(xiàn)場教學(xué)可能很難理解。維護(hù)人員的技術(shù)傳承將比過去更難，培養(yǎng)人才必須投入更多資源。

獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析很重要，之后的實際維護(hù)需要人來完成。因此，培養(yǎng)現(xiàn)場實操的維護(hù)人員，依然是今后的重要課題。

為此，如上篇所述，應(yīng)當(dāng)認(rèn)真梳理維護(hù)工作的每個環(huán)節(jié)，將隱性知識轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識。這是引進(jìn)IoT和培養(yǎng)維護(hù)人員的共同基礎(chǔ)，也是基本工作。在研究IoT引進(jìn)事宜時，也是判斷“需要將IoT應(yīng)用到篩選工作的哪一部分”、“獲取哪些數(shù)據(jù)有效”的方法。培養(yǎng)人才時，通過將每項工作轉(zhuǎn)化為語言，能以容易理解的方式傳授技能。

無論是引進(jìn)IoT還是培養(yǎng)維護(hù)人員，若想成功，首先需要考慮基本因素，這一點仍很重要。

古谷賢一

株式會社JEMCO日本經(jīng)營 本部長顧問。以制造現(xiàn)場咨詢?yōu)橹鳂I(yè)，涉及經(jīng)營管理、人才培養(yǎng)、質(zhì)量改善服務(wù)、制造創(chuàng)新服務(wù)等各種業(yè)務(wù)。為許多海外工廠提供解決方案。為制造現(xiàn)場提供符合其特點的精細(xì)化咨詢服務(wù)，獲得大量客戶的高度評價。為研討會、演講、雜志撰寫多篇文章。

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