数据驱动的可靠性 - 完成可靠性

介绍

如果你有幸听到Paul Barringer先生的乐趣，请谈论使用概率统计数据来表现可靠性，那么你知道他在这个主题上有什么样的愿景。他不断强调的关键短语是“如果你没有使用统计概率，那么你就没有做了可靠性。”他是，仍然是正确的。所有设施都产生数据。许多程序会产生自己的数据，超出操作植物所需的数据。但是，尽管存在存在的可用数据，但即使在实施可靠性计划之后，众多设施也继续奋斗。为什么失败继续发生甚至是最好的可靠性计划？多次，我们立即将我们的思想集中在人们，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生命线，是决策的基础，客观性的管家和可持续性的驾驶员。

实现可靠性的方式正在遇到它使用数据的方式遇到了急需的范例。在本文中，我们将解释如何利用该行业的方式在数据的方法中转变，以在您的工厂实施数据驱动的可靠性。

今天可靠性有什么问题？

在潜入数据驱动的可靠性的好处之前，重要的是检查其当前的挑战。许多常见的可靠性挑战，即今天的许多设施都包括：

• 无法量化维护价值，导致定性决策。
• 缺乏关注推动可用性和性能的东西。
• 基于直觉而不是数据的过度分析，导致执行增加成本的活动，并不会向程序增加值。
• SILED执行，主要是源于各种类型的设备，导致大多数组织在功能组中进行维护和可靠性工作，彼此分开。