針對(duì)工廠設(shè)備故障等的維護(hù)工作通常會(huì)出現(xiàn)勞動(dòng)力短缺或技能需要由人實(shí)現(xiàn)的情況，容易導(dǎo)致“經(jīng)驗(yàn)和技能依賴(lài)”，即依賴(lài)維護(hù)人員的經(jīng)驗(yàn)和技能?？紤]到未來(lái)數(shù)年提高工廠競(jìng)爭(zhēng)力和生產(chǎn)率的現(xiàn)實(shí)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(lài)少數(shù)負(fù)責(zé)人的“經(jīng)驗(yàn)和技能”。被稱(chēng)為“工廠管理專(zhuān)家”的JEMCO日本經(jīng)營(yíng)顧問(wèn)古谷賢一進(jìn)行了說(shuō)明。筆者就擺脫維護(hù)工作中依賴(lài)“經(jīng)驗(yàn)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(wú)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?yàn)樵S多企業(yè)提供咨詢(xún)服務(wù)。從上游經(jīng)營(yíng)問(wèn)題到現(xiàn)場(chǎng)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(diǎn)的情況是否比較多？

我覺(jué)得有很多。但一開(kāi)始就咨詢(xún)“改進(jìn)維護(hù)工作”的情況卻很少見(jiàn)。相反，很多時(shí)候是在工廠為提高競(jìng)爭(zhēng)力和生產(chǎn)率而追求“理想目標(biāo)”的過(guò)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(lái)和本質(zhì)的過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)對(duì)維護(hù)工作中存在的問(wèn)題有所察覺(jué)。

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(huì)促使設(shè)備升級(jí)并變得更復(fù)雜。因此，是否能通過(guò)設(shè)備維護(hù)確保運(yùn)行穩(wěn)定是影響競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵所在。考慮到未來(lái)較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)的工廠目標(biāo)，需要在整個(gè)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(duì)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(huì)被認(rèn)為是：“維護(hù)業(yè)務(wù)是在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)才進(jìn)行的業(yè)務(wù)”，所以就變成“沒(méi)什么事的話，現(xiàn)在也就不需要維護(hù)了”。這樣一來(lái)，維護(hù)工作會(huì)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(gè)工廠的維護(hù)工作。

維護(hù)人員需要具備豐富的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)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(shí)和技能將無(wú)法實(shí)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(yàn)和技能依賴(lài)”狀態(tài)。

――具體來(lái)說(shuō)，“經(jīng)驗(yàn)和技能依賴(lài)”會(huì)引發(fā)什么問(wèn)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(huì)長(zhǎng)時(shí)間使用老舊機(jī)器。

這些工廠的設(shè)備圖紙或說(shuō)明書(shū)丟失的情況也比較常見(jiàn)，需要更換部件時(shí)，可能無(wú)法獲得原裝配件。因此每當(dāng)遇到故障時(shí)，維護(hù)人員會(huì)自行添置部件或進(jìn)行修理。如此一來(lái)，除了維護(hù)人員以外，其他人都不清楚機(jī)器最初的規(guī)格，運(yùn)行機(jī)器也完全依靠維護(hù)人員的經(jīng)驗(yàn)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(jī)”，有時(shí)會(huì)將設(shè)備恢復(fù)至初始狀態(tài)。倘若此時(shí)沒(méi)有圖紙，且只有固定的維護(hù)人員了解機(jī)器原來(lái)的狀態(tài)，將使問(wèn)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(chǎng)，會(huì)變得雪上加霜。

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

正如剛才所說(shuō)，可以對(duì)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(shí)現(xiàn)維護(hù)訣竅的共享，將給工廠的運(yùn)營(yíng)帶來(lái)弊端。只有維護(hù)人員才能完成的工作將增加，滿(mǎn)負(fù)荷工作成為常態(tài)，始終忙于故障機(jī)器的維修作業(yè)。極力將故障這一負(fù)面狀態(tài)清零，無(wú)法對(duì)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(kāi)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(diǎn)很重要。

是的。維護(hù)可以分為3種類(lèi)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(shí)察覺(jué)、積極進(jìn)行預(yù)防的“預(yù)測(cè)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(cè)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(kāi)工率，從而陷入惡性循環(huán)。

擺脫經(jīng)驗(yàn)和技能依賴(lài)的方法論IoT

――如何擺脫經(jīng)驗(yàn)和技能依賴(lài)，使更多的人能參與維護(hù)工作、共享訣竅，并對(duì)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(yàn)和技能也可稱(chēng)為“隱性知識(shí)”，需要在很大程度上依靠個(gè)人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。即，無(wú)法用語(yǔ)言明確表達(dá)，只由維護(hù)人員意會(huì)的知識(shí)。

需要將這種隱性知識(shí)，轉(zhuǎn)化為其他人可以掌握的“顯性知識(shí)”。例如，制作流程手冊(cè)實(shí)現(xiàn)文本化、通過(guò)照片或筆記詳盡記錄維護(hù)過(guò)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(shí)，哪個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)生了經(jīng)驗(yàn)和技能依賴(lài)。

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

是的。但是這項(xiàng)工作并不簡(jiǎn)單。用普通的方法很難將維護(hù)訣竅轉(zhuǎn)化為語(yǔ)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(kāi)來(lái)難以理解，或者維護(hù)人員本身不清楚什么是隱性知識(shí)的情況很多。

接到流程手冊(cè)制作等咨詢(xún)問(wèn)題時(shí)，我會(huì)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(cè)或說(shuō)明書(shū)中未記載的內(nèi)容往往是“經(jīng)驗(yàn)和技能”，設(shè)法通過(guò)文字或照片實(shí)現(xiàn)“可視化”，這一點(diǎn)非常重要。

――這是一項(xiàng)非常需要耐心的工作。

在擺脫經(jīng)驗(yàn)和技能依賴(lài)方面，我關(guān)注的一個(gè)問(wèn)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(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，從而大幅提升維護(hù)工作的水平。

例如，為機(jī)器安裝傳感器以獲取振動(dòng)數(shù)據(jù)。與過(guò)去發(fā)生故障時(shí)的數(shù)據(jù)比較，如果出現(xiàn)類(lèi)似振動(dòng)則發(fā)出警報(bào)。當(dāng)然，現(xiàn)實(shí)中不可能只有數(shù)據(jù)分析等單一情況，這只是IoT化的簡(jiǎn)單示例，是預(yù)測(cè)性維護(hù)的理想情況。

從預(yù)防故障的角度來(lái)看，預(yù)防性維護(hù)也是有效的，但無(wú)論機(jī)器狀態(tài)如何都需要定期進(jìn)行檢查，因此有時(shí)可能會(huì)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(huì)產(chǎn)生負(fù)面作用，這一點(diǎn)也需要考慮。

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

IoT可以將依賴(lài)維護(hù)人員經(jīng)驗(yàn)和技能的部分，通過(guò)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(huì)少子老齡化的影響，勞動(dòng)力不足已成既定事實(shí)，培育所需的時(shí)間也很長(zhǎng)。作為補(bǔ)充性方案，理想的狀態(tài)是同時(shí)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(yàn)和技能依賴(lài)。我們意識(shí)到，若要提高工廠的競(jìng)爭(zhēng)力，應(yīng)當(dāng)將經(jīng)驗(yàn)和技能中的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí)，從而實(shí)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(kāi)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(kāi)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(dòng)部分、電機(jī)等安裝傳感器以監(jiān)測(cè)振動(dòng)的工具。有些系統(tǒng)不僅直接測(cè)量振動(dòng)，還會(huì)進(jìn)行頻率分解等數(shù)據(jù)處理，當(dāng)檢測(cè)到異常時(shí)電腦會(huì)發(fā)出警報(bào)。這些措施是為實(shí)現(xiàn)上篇所說(shuō)的“預(yù)測(cè)性維護(hù)”。

此外還有更為初級(jí)的IoT。例如，設(shè)備之間以通信互聯(lián)，當(dāng)一個(gè)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，下一工序的設(shè)備也將自動(dòng)停止。這屬于發(fā)生故障后進(jìn)行的“事后維護(hù)”，由于及時(shí)察覺(jué)到故障，因此對(duì)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(shí)間延遲10秒，可能使接下來(lái)的工序的機(jī)器也發(fā)生故障。

此外，對(duì)于用機(jī)械臂抓取元件的機(jī)器來(lái)說(shuō)還有這種機(jī)制：如果因某種原因未能成功抓取元件，生產(chǎn)線將自動(dòng)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(shí)可以進(jìn)行“預(yù)防性維護(hù)”，防止發(fā)生類(lèi)似事故或故障，這種例子也比較多。

――通過(guò)應(yīng)用IoT，能否對(duì)需要依賴(lài)維護(hù)人員經(jīng)驗(yàn)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(cè)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(shí)，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(cāng)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(shí)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(shí)，如果不收集和存儲(chǔ)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(cè)性維護(hù)時(shí)，必須分析所獲取的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行技術(shù)評(píng)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(cè)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(méi)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(shí)庫(kù)論證的正確性，也需要儲(chǔ)備更多的數(shù)據(jù)資料。

――小規(guī)模起始對(duì)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(huì)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(diǎn)很重要。

正如剛才所說(shuō)，“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(cè)故障”等問(wèn)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(jìng)爭(zhēng)中處于優(yōu)勢(shì)地位。可以說(shuō)，對(duì)公司未來(lái)的發(fā)展而言，小規(guī)模起始是有效手段。屆時(shí)，還有一項(xiàng)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(chǎng)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(jiàn)。

可以說(shuō)IoT是維護(hù)工作的一大特點(diǎn)。IoT會(huì)將過(guò)去以經(jīng)驗(yàn)和技能為依據(jù)的現(xiàn)場(chǎng)主義維護(hù)工作轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為依據(jù)的現(xiàn)場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)維護(hù)人員建立合作關(guān)系將變得非常重要。為了實(shí)現(xiàn)這種內(nèi)部合作，要求高層管理者重新認(rèn)識(shí)維護(hù)工作的重要性，并在整個(gè)公司范圍內(nèi)重新定義其價(jià)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(guò)IoT存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)后，如果不善加利用，也是一種資源浪費(fèi)。例如，僅僅依靠已獲取的電機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)，可能無(wú)法了解故障前后的振動(dòng)區(qū)別。對(duì)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(jué)。

監(jiān)測(cè)振動(dòng)的同時(shí)，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(dòng)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(chǎng)的維護(hù)人員的知識(shí)和技能進(jìn)行反饋也是不可或缺的一環(huán)。

換句話說(shuō)，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(diǎn)，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(duì)，得出實(shí)際的“分析”結(jié)果才是真正的開(kāi)始。通過(guò)小規(guī)模起始方式盡早引進(jìn)，并存儲(chǔ)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(gè)問(wèn)題，在引進(jìn)IoT的過(guò)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(shí)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(dòng)人口將持續(xù)減少，而目前受新冠肺炎疫情影響，正在實(shí)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(chǎng)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(shí)”的傳授本就不易，要想培養(yǎng)合格的維護(hù)人員更會(huì)花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間。遠(yuǎn)程指導(dǎo)存在局限，類(lèi)似精細(xì)作業(yè)或細(xì)微差別等，如果不在現(xiàn)場(chǎng)教學(xué)可能很難理解。維護(hù)人員的技術(shù)傳承將比過(guò)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(shí)際維護(hù)需要人來(lái)完成。因此，培養(yǎng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)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(gè)環(huán)節(jié)，將隱性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí)。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(shí)，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(shí)，通過(guò)將每項(xiàng)工作轉(zhuǎn)化為語(yǔ)言，能以容易理解的方式傳授技能。

無(wú)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(diǎn)仍很重要。

古谷賢一

株式會(huì)社JEMCO日本經(jīng)營(yíng) 本部長(zhǎng)顧問(wèn)。以制造現(xiàn)場(chǎng)咨詢(xún)?yōu)橹鳂I(yè)，涉及經(jīng)營(yíng)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(chǎng)提供符合其特點(diǎn)的精細(xì)化咨詢(xún)服務(wù)，獲得大量客戶(hù)的高度評(píng)價(jià)。為研討會(huì)、演講、雜志撰寫(xiě)多篇文章。

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