预测性维修项目(PDM)为何会失败
pdm常见问题及解决办法要点
工程项目失败案例及其原因
工程项目失败案例及其原因工程项目失败的案例有很多，其中一些常见的原因包括规划不足、预算不足、沟通问题、技术问题、管理问题等。
让我从这些方面逐一分析一下。
首先，规划不足是导致工程项目失败的一个常见原因。
如果在项目启动阶段规划不够全面和周密，可能会导致后续出现问题时无法及时有效地应对，从而导致项目失败。
这可能涉及到对项目目标、范围、时间表、资源需求等方面的不足规划。
其次，预算不足也是一个常见的导致工程项目失败的原因。
如果项目的预算未能充分考虑到各种可能的风险和变数，可能会导致项目在实施过程中因为资金不足而陷入困境，甚至无法完成。
沟通问题也是导致工程项目失败的一个重要原因。
在一个复杂的工程项目中，涉及到多个部门、多个团队甚至多个国家的合作，如果沟通不畅、信息不对称，可能会导致误解、冲突甚至偏离项目目标。
技术问题也是导致工程项目失败的一个重要原因。
如果项目涉及到新技术、复杂技术或者前沿技术，可能会面临技术难题，如果在项目实施过程中不能及时有效地解决这些技术问题，可能会导致项目失败。
管理问题也是导致工程项目失败的一个重要原因。
项目管理涉及到资源分配、进度控制、风险管理等多个方面，如果在这些方面出现问题，可能会导致项目失败。
除了上述原因外，还有一些其他可能导致工程项目失败的原因，比如政策法规的变化、自然灾害、人为破坏等。
综上所述，工程项目失败的原因是多方面的，需要在项目启动阶段就尽可能地全面考虑到各种可能的风险和变数，并在项目实施过程中及时有效地应对这些问题，才能尽量避免项目失败。
预防预知性维修管理规定
预防预知性维修（PPM）管理规定一、目的为规范设备设施预防预知性维修（PPM）任务计划制定与管理，特制定本管理规定。
二、定义及范围（一）预防性维修（PM）为了降低或消除设备失效故障，基于固定的时间计划开展检查和修理的维修方式。
例如基于日历时间或设备运行时间/次数而开展的维护维修。
举例：定期更换机械密封；2年1次压缩机解体检修。
（二）预知性维修（PDM）通常所说的基于状态的维修方式，即通过检测监测设备的运行状态来确定什么时候对设备进行维护和纠正维修的管理程序。
预知性维修是定期地执行检验或测试去“预知”故障在未来什么时候发生；预知性维修将触发一个基于状态上的维修任务如解体检修或更换。
（三）预防预知性维修（PPM）预防预知性维修（PPM）综合了预防性维修(PM)和预知性维修(PDM)，通盘考虑整个维修过程，直至得出与维修活动相关的内容而进行的事先维修活动（详见附件1）。
本规定适用于**公司及各全资、控股子公司设备设施预防预知性维修计划的制定与管理。
三、职责分工（一）设备部职责1、负责结合公司实际设备运行情况组织设备PPM管理工作。
2、负责制定《预防预知性维修（PPM）管理规定》并组织宣贯培训、执行和审核工作。
3、负责组织制定PPM管理关键绩效指标（KPI），开展相关数据统计分析及考核工作。
4、负责提供检查、检测、PM、潜在失效模式和维修方法的相关标准规范的培训和专业审核工作。
5、负责组织审核批准相关延期申请和变更申请管理工作。
（二）生产部职责1、负责监督指导生产系统PPM执行结果（如检出设备缺陷）和建议措施（如适用性评估建议继续使用的）的工艺危害分析、变更管理以及操作方法优化等工作。
2、负责向各车间提供PPM计划涉及到工艺操作要求以及建议操作方法等相关协助信息。
（三）技术部职责1、负责监督指导生产系统PPM执行结果（如检出设备缺陷）和建议措施（如适用性评估建议继续使用的）的工艺危害分析、变更管理以及工艺技术指标优化等工作。
预测性维护技术在航空维修中的应用案例
预测性维护技术在航空维修中的应用案例过去的航空维修一般采用定期检修的方式，也就是按照一定的时间周期对飞机进行检查和维修。
但是，这种方式存在很大的缺陷，因为飞机在实际使用中的磨损程度是不一样的，有些部件的磨损程度可能非常轻微，而有些部件可能需要提前更换。
因此，定期检修的方式并非最优解。
预测性维护技术则为这一问题提供了解决方案。
预测性维护技术，也叫做PdM（Predictive Maintenance），它是通过对机器数据的分析，以及人工智能技术的应用等手段，来预测机器故障，并进行维护的方式。
在航空维修领域中，预测性维护技术可以帮助我们在机器故障之前预测到可能出现的问题，并及时地进行维护，大大减少在使用过程中出现的安全事故。
下面，我们来看几个预测性维护技术在航空维修中的应用案例。
案例一：GE飞机引擎的预测性维护GE航空是世界著名的航空发动机生产厂商，他们提供的预测性维护技术也是全球领先的。
GE的预测性维护技术包括了机器数据分析、人工智能和传感器、无线通信等技术。
通过这些技术的应用，GE可以从数据中预测出机器可能出现的问题，给出维护建议。
同时，GE的维修技术人员还会远程监控飞机的运行情况，根据情况制定维修计划，并在机场地面上进行维护，减少了机器故障对航班运营的不良影响。
案例二：波音公司的预测性维护波音公司是世界著名的航空航天公司，它也在大力发展预测性维护技术。
波音公司的预测性维护技术涵盖了飞机、发动机、系统等多个方面。
其中，波音787型客机被称为“智能飞机”，因为它具备大量的传感器和数据分析系统，可以收集大量的运行数据，根据数据分析结果预测飞机的故障，在出现问题之前及时进行维护。
除此之外，波音公司还开发了“维护神器”软件，预测出故障的成因，大大提高了维修效率。
案例三：奇瑞工业的预测性维护奇瑞工业作为中国的汽车制造商，也开始了预测性维护技术的应用探索。
通过收集车辆运行数据和维修记录，使用人工智能技术，预测车辆的故障，提供维修建议。
预测性维修概述
猜测性维修（Predictive Maintenance,简称PdM）猜测性维修（Predictive Maintenance,简称PdM）是以状况为根据(Condition Based)的维修,在机械运行时,对它的重要（或须要）部位进行按期（或持续）的状况监测和故障诊断,剖断设备所处的状况,猜测设备状况将来的成长趋向,根据设备的状况成长趋向和可能的故障模式,预先制订猜测性维修筹划,肯定机械应当补缀的时光.内容.方法和必须的技巧和物质支撑.猜测性维修集设备状况监测.故障诊断.故障（状况）猜测.维修决议计划支撑和维修运动于一体,是一种新兴的维修方法.猜测性维修不但在名字称呼上有不合,在概念的内在和外延上也有出入,是以又有狭义和广义猜测性维修两种概念.狭义的猜测性维修容身于“状况监测”,强调的是“故障诊断”,是指不按期或持续地对设备进行状况监测,根据其成果,查明设备有无状况平常或故障趋向,再合时地安插维修.狭义的猜测性维修不固定维修周期,仅仅经由过程监测和诊断到的成果来合时地安插维修筹划,它强调的是监测.诊断和维修三位一体的进程,这种思惟广泛实用于流程工业和大范围临盆方法.广义的猜测性维修将状况监测.故障诊断.状况猜测和维修决议计划多位合一体,状况监测和故障诊断是基本,状况猜测是重点,维修决议计划得出最终的维修运动请求.广义的猜测性维修是一个体系的进程,它将维修治理纳入了猜测性维修的范畴,全盘斟酌全部维修进程,直至得出与维修运动相干的内容.修复性维修（Corrective Maintenance）,又称过后维修（Break-down Maintenance）,是“有故障才维修（Failure Based）”的方法,它是以设备是否无缺或是否能用为根据的维修,只在设备部分或全体故障后再恢复其原始状况,也就是用坏后再补缀,属于非筹划性维修.预防性维修（Preventive Maintenance）又称准时维修,是以时光为根据(Time Based)的维修,它根据临盆筹划和经验,按划定的时光距离进行停机检讨.解体.改换零部件,以预防破坏.继发性破坏及临盆损掉.这种维修办法也就是今朝所广泛采取的筹划维修或按期维修,如大.中.小修等.[编辑]猜测性维修最早在西方蓬勃工业国度鼓起,猜测性维修的概念源起于英文名词“Predictive Maintenance”,到如今为止,猜测性维修已经有了几个类似的名字,这是因为在不合范畴,不合的人员根据本身研讨的着重点不合,给出了不合的翻译和不合的界说.追根溯源,应当从英文的界说谈起.Predictive Maintenance,其英文说明为Condition Based Maintenance（CBM）或On-condition Maintenance.PdM一般翻译为猜测性维修或预知性维修,而猜测维修和预知维修与前面的翻译比拟,仅仅是多字少字的问题;CBM一般翻译为状况基维修或基于状况的维修,这个翻译按英文字面的意思直译过来,同时引入了“基”的概念,使翻译专业化.有时CBM也被翻译为猜测性维修,因为它的英文原意就是对PdM的概念说明;On-condition Maintenance一般翻译为视情维修,这是翻译者根据中国人的习惯意译过来的.在现实应用中,几个中英文名词有时被随机地组合,这都无可厚非,因为它们本身是一回事.沿袭应用到今天,几个名词在概念上有了一些细微的不同.预知性维修被界说为：以设备诊断技巧为基本,联合设备故障的汗青和近况,参考运行情形及其它同类设备的运行情形,应用体系工程的办法进行分解断定剖析,从而查明设备内部情形.故障和平常的性质,猜测隐患的成长趋向,提出防备措施和治理对策,如许一套办法总称为猜测办法,把应用猜测办法得到的成果纳入维修治理就是预知维修.它强调了猜测办法,包含了维修治理;而基于状况的维修和视情维修容身于状况,强调了状况,它们的理论根据是：机械和设备有本身的状况,即将消失问题的机械或设备将消失一些可以不雅察.感到或测量到的旌旗灯号（如噪声.振动.发烧.裂纹或电量的转变等）.这里状况有两层寄义,一是指在某时某刻某种前提下设备的即时状况,这是狭义的状况的概念.二是包含了即时状况的前身和后续,指的是全部性命周期内的状况,即广义的状况概念.[编辑]猜测性维修成长到如今,根本上形成了本身的技巧体系,如图所示.状况监测技巧成长到如今,在各工程范畴都形成了各自的监测办法,状况监测的办法根据状况检测手腕的不合而分成很多种,经常应用的包含：振动监测法.噪声监测法.温度监测法.压力监测法.油液剖析监测法.声发射监测法等.单讲“故障诊断”,它是一门新成长的科学,并且越来越受到看重,尤其是在持续临盆体系中,故障诊断有着平常重要的意义.按照诊断的办法道理,故障诊断可分为：时频诊断法.统计诊断法.信息理论剖析法及其它人工智能法（专家体系诊断.人工神经收集诊断等）.隐约诊断.灰色体系理论诊断及集成化诊断（如隐约专家体系故障诊断.神经收集专家体系故障诊断.隐约神经收集诊断等）.状况猜测就是根据设备的运行信息,评估部件当前状况并估计将来的状况.其经常应用的办法有时序模子猜测法.灰色模子猜测法和神经收集猜测法.而对于猜测办法的开辟一般有三种根本门路：物理模子.常识体系和统计模子.在现实应用中,可将三种门路分解在一路,形成一种联合了传统的物理模子和智能剖析办法,并可以或许处理数字信息和符号信息的混杂性故障猜测技巧,对于实现猜测性维修更为有用.维修决议计划是从人员.资本.时光.费用.效益等多方面.多角度动身,根据状况监测.故障诊断和状况猜测的成果进行维修可行性剖析,定出维修筹划,肯定维修包管资本,给出维修运动的时光.地点.人员和内容.维修决议计划的制订办法一般有故障树推理法.数学模子解析法.贝叶斯（Bayes）收集法(实用于表达和剖析不肯定和概率性事物)和智能维修决议计划法等.。
浅谈西门子仪表的预测性维护
浅谈西门子仪表的预测性维护作者：丁振杰西门子（中国）有限公司摘要：预测性维护是近几年发展比较快的一种设备维护模式。
本文从讨论设备维护的三种模式比较以及预测性维护的现状开始，对基于西门子仪表所实现的几种预测性维护解决方案作了介绍。
关键词：预测性维护预防性维护诊断Concerning The Predictive Maintenance Solutionbased on Siemens Process InstrumentAbstract：Predictive Maintenance concept developed very fast in recent years. This paper compared three types of device maintenance model and presented the current of predictive maintenance technology, and introduced some kinds of predictive maintenance solution based on Siemens process instrument technology.Keywords: Predictive Maintenance, Preventive Maintenance, Diagnosis一、前言当今的过程工业，对现场的可靠性要求越来越高，一般都要求仪表设备能满足7/24的连续可靠工作，突发的故障停机会造成极大的损失。
因此，也对设备的维护提出了较高的要求，以最大程度的避免生产的损失和材料的浪费。
根据统计，在1981 年，美国的工厂花费在维护其关键装置系统上的成本超过了6000 亿美元。
在1991 年，这种成本已经升至8000 多亿美元，而在2000 年更是破记录地达到12000 亿美元。
这些数据表明，这些成本的三分之一到二分之一由于采用无效的维护管理方法而被浪费掉。
最新PDM系统流程执行中的问题及措施
P D M系统流程执行中的问题及措施PDM系统流程执行中的问题及措施安阳鑫盛机床股份有限公司邢凤玲PDM系统流程控制是其一项重要功能，是一般PDM系统都需要的功能模块，安阳鑫盛机床股份有限公司在先后实施了二维CAD、三维CAD、CAE分析、CAPP等信息化应用项目后，于2006年初与北京清软英泰公司合作开始实施PDM(产品数据管理)项目，经过一年多的实施和应用，PDM系统的基本功能已能够正常应用，在实施这一年多的过程中，遇到了各种各样的问题，也走了不少弯路，其中流程的执行就是问题之一，下面介绍我们在执行流程中遇到的问题及解决方法：一、流程的执行过程中出现的问题1、流程制定好了，就是得不到执行，技术人员不愿意用设定好的流程，或者另僻捷径；2、流程规定了完整的步骤，在执行过程中偷工减料，流程执行不完整，或者少步骤，或者少内容；流程得不到执行，直接影响到系统实施的好坏，甚至导致能否顺利实施下去，所以当流程在推行过程中出现问题的时候，应该认真对待问题，分析产生问题的原因，有针对性地采取措施，解决问题。
二、制定流程的类型在PDM系统中有多种类型的流程，针对不同的功能需求设定不同的流程形式。
1、在系统内以模板的形式固定下来的流程，技术人员在使用过程中只能按照制定好的流程来走，没有别的灰色路径可走，这些流程不必担心执行不好，如零件设计审批流程、部件设计审批流程等。
精品好资料-如有侵权请联系网站删除图1 零件设计审批流程单纯模板形式制定好就可推行的流程有四种：零件设计审批流程，部件设计审批流程，老产品转化审核流程，技术文档审批流程。
这四种流程都属于单分枝流程，在应用的过程中比较简单，其中的零件设计审批流程、部件设计审批流程、技术文档审批流程是将原手工操作的流程稍做改动而制定的，技术人员比较熟悉，因此在执行过程中问题不多。
2、以规则制定的流程，要求技术人员按规定来做，在PDM系统中无法从技术上进行控制监督，这就存在了执行好坏的问题，如历史形成的电子图档转化过程的操作流程；3、以模板和规则两种形式来约束执行的流程，这类流程需要在系统内以模板的形式来制定一个执行路线，同时需要制定规则规范操作，执行这一类流程就有可能人为改变执行过程或执行方式，以其它方式来达到目的，如我们的设计更改通知单流程。
PDMS错误解释
PDMS错误解释PDMS错误解释一、数据一致性判断信息当发出―CHECK‖指令后，DEGIGN扫描相关数据库提取适当的设计和目数据，执行上一步所说的详细检查操作，无论何时，只要有设计数据不一致或错误发现，判断信息就输出到屏幕或附件。
判断信息经常是指出的错误是合并的参考信息（可能真正的错误发生在相邻的组件上）。
如果检查结束而没有错误，则出现下列信息：*NO DATA INCONSISTENCIES*1、全局判断R10 BAD OWNER PEFERENCE解释：从属关系是指在不存在元素或不存在所需元素在列表中，这种错误说明，一个或多个数据库已经发生中断。
2、BRANCH–SPECIFIC diognosticsBRANCH起点错误A10 HEAD REFERENCE NOT SET解释：起点的参考没有设定，当有下列情况时显示此错误：当起点的连接形式（HCONN）为：OPEN、VENT、CLOS或DRAN时。
A20 HEAD REFERENCE POINTS TO NONEXISTENT ELEMENT 解释：由于起点原参考点已被杀掉，例如：一个NOZZLE是原来的Branch 的起点，被杀掉后，就会出现这种信息。
A30 BAD HEAD RETURN REFERENCE解释：Branch的起点参考的元素并没有相对Branch的参考信息。
主要发生在某一个Branch连接的另一个Branch时，它暗示应该有一个TEE形式放置于第二条Branch上。
当不注意情况下，将两个或多个Branch连接到了同一个终点时，也会出现这种错误。
A100 EHAD TERMINAL PROBLEM WITH SPREF解释：Branch的起点没有设定SPREF或SPREF指向一个不存在的SPCOM。
A110 HEAD TERMINAL PROBLEM WITH CATREF解释：Branch的起点没有设定CATREF或CATREF指向一个不存在的数据库组件。
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预测性维修项目（PDM）为何会失败？作者： Alan Friedman 翻译：翁建忠在过去几年中大量的事实表明预测性维修（PDM）领域正在发生着显著的变化，越来越多的公司正选择把他们的预测性维修项目外包。
虽然许多工厂以20:1的投资回报率作为度量标准，仍有其他一些工厂嘲笑说数据采集仪现在在他们那里是“灰尘采集仪”或只是把它当作挡书板。
虽然如今预测性维修概念已经被大众接受并熟知，并对其潜在能产生的效益普遍接受，但很多工厂都未能成功地把现有的预测性维修技术拓展到实践中去。
对于这种状态于是我们不禁会问道:“当其他工厂都失败的时候，为什么有些工厂开展预测性维修能成功呢?”当我们面临经济衰退和削减维修人员的时候，我们将再一次地被要求做得更好。
这意味着我们需要思考当前和未来如何通过新的内部流程或外部协助，来进行维护以及如何维修得更聪明有效。
我们面临着新兴经济的挑战，我们需要贯彻最佳实践、重组、投资基础设施等等，并准备迎接经济再次好转的时机。
在接下来的几个月,我会写一系列的文章来阐述预测性维修PDM实施成功或失败的原因，从不同的角度，如管理、技术和财务等各个层面来分析。
不管你是否决定使用这些信息来加强或者重新启动内部流程、确定哪一类培训最为合适、或者把PDM外包、或者这些的综合等等，希望我能够提供足够的实用信息，可以使你的努力能够成功。
这篇文章涉及到的一些主题，我们将来还会有深入的探讨。
缺乏愿景没有哪个项目能够成功，如果它没有经过很好的构思。
如果实施得好，预测性维修方案可以改变维修部门的维修文化、理念以及工作流程。
这不仅仅是增加了一个新技术或者新工具，而是采用与以往完全不同的方式方法或策略来维护设备。
实施这种方式方法所获得的效益是应该而且能够被衡量的。
这些效益包括：增加的运行时间、故障减少、更短的计划停机、更少的预防性维修等等，最终一句话：设备运行得更有效率。
如果未能引导原来的维修文化向新的理念发展，并且检验收益，那么终将导致预测性维修项目的失败。
采用新技术却没有改变原来的维修策略将不会产生预期的效益。
使用新工具却不明白为何要使用诸多工厂购买了新技术工具，如振动数据采集器或激光对中工具，花费时间与金钱去学习如何用这些工具，但花很少时间去理解何它会被使用。
举例，我所知道的某个工厂有能力通过振动分析技术检测出水泵的轴承是否存在早期磨损，尽管没有任何征兆表明泵的轴承有磨损，但工厂还是依据他们的预防性维修计划周期更换了轴承。
在另一个工厂，振动分析师很擅长检测工厂的机械故障，但他不敢告诉他的主管他所发现的所有问题，因为他担心主管知道要修所有这些设备后也许会很生气！这两种情况都说明只是把这种技术当作工具在使用，而没有作为整体策略。
未能验证就算是在那些预测性维修技术使用得当并且氛围也不错的工厂，我也经常看到PDM最终由于它的成就没有适当的记录而失败。
也就是说工厂已经改变了他们的理念，以预测性维修模式作为维修理念，正确的应用技术来缩短预防性维修工作并最小化灾难性故障，但是他们没有充分记录预测性维修带来的效率和节约。
因此，虽然预测性维修在维修部们内部承认是很有用的，但他们没有数据来向其他人证明。
不幸的是；他们也许就会见到他们的项目会被经理们由于预算收紧而削减，另一种情况是，搞预测性维修的人离开了而没有人再把球捡起来。
缺乏一致性另一个导致预测性维修项目失败的因素是缺乏一致性。
产生缺乏一致性的原因有很多，从未有合适的人员、缺乏适当的培训、技术人员的离职、改变项目的方向/技术、项目启动时没有充分明确目标而最终缺少一致的监测来评估整个项目的效益等等。
这些错误的启动和停止增加了混乱的过程，通常导致工人缺乏信心，他们认为公司投资的“转化”很快便回到旧模式。
缺乏一致性的另一个不良影响是不允许工厂“进化”到主动维修模式。
对于维修模式我们来作一个简短回顾，有四个层次的维修实践：事后维修、预防性维修、预测性维修和主动维修。
在事后维修模式中，工厂采用某种技术如振动分析来测试和诊断他们知道有问题的设备。
预防性维修模式是指维修部门按照维修计划定期检测设备，但并不依据这些检查来进行维修。
在预测性维修模式，主要的维修工作是依据检测的结果，来以减少不必要的定期预防性维修以及防止灾难性故障。
下一阶段的进化是主动维修模式，基于工厂有足够的设备历史信息与故障模式来决定如何延长设备的寿命,更换不同的部件或淘汰固有的设计缺陷。
要达成这些目标需要一个比较高效的工厂。
我们来看这些维修模式的基本不同点，你会注意到工厂实行事后维修模式的话设备会以各种形态的损坏模式出现，显得很随机；实行事后维修模式的工厂维修人员一般都会比较忙碌，并且他们会认为他们一直在忙着适应新规程！在预防性维修模式，其中之一就是要更好地关注设备以使其不频繁损坏。
在预测性维修模式，主要表现为可以减少预防性维修工作，延长机器寿命和减少非计划停机的事故。
在主动性维修模式，主要表现为消除或重新设计故障设备，使工厂运行得更加平稳和有效。
为了达到这个目标，长期保持一致性是非常重要的。
培训和合作持续的培训是成功开展预测性维修项目非常重要的组成部分。
然而，这些培训需要以正确的方式出现：结合了免费的技术与管理知识的培训。
ISO和ASNT振动认证课程主要针对转子动力学和振动方面比较综合的技术，参加这些课程，通过考试并获得认证是很重要的，但如果只是这种单独的培训，不一定就能使预测性维修项目PDM成功开展。
设备供应商的培训通常是非常有用的，因为它可以帮助学员学会如何使用数据采集器和正确设置软件，但通常也仅限于此，不会扩展到如何使用这些工具成功地开展PDM项目。
然而学习如何使用数据采集工具只是一个基本的技术，如果用户不知道如何处理采集的数据或者如何成功实施PDM 项目，通常就意味着项目的失败。
关于供应商提供的培训还有一点需要注意的是：一旦培训结束，通常就没有人在用户边上确认工具的使用是否正确。
现场培训、数据库检验、程序审核以及选择合适的长期稳定的合作伙伴或预测性维修服务供应商，对于确保PDM项目成功将大有帮助。
如果做得好，服务合作伙伴将提供现场技术培训，并且对于你当前的项目管理在不同阶段提供相应的技术支持。
某些情况下，好的合作伙伴将会接管部分项目并提供培训与支持以使你能接管回这些项目更好地继续运行PDM。
缺少规程/方法刚刚说到在最后一节，一个成功的预测性项目不仅仅是分析图谱和数据，它取决于一致性和重复性。
一般来说，我们监测设备是为了诊断设备的健康状态和其它故障。
为了精确地做完成这个目标，我们需要以可重复的方式，年复一年、月复一月地进行。
理解了这些，你将看到一个预测性维修项目的成功开展不仅仅在于技术能力，而更重要的是取决于项目的一致性和计划管理（不幸的是，很少有培训课程会涉及到这些问题）。
换句话说预测性维修项目的成功往往取决于方法和组织。
一个有着良好记录的合作伙伴或服务供应商应该能够利用他们经过检验的方法和管理经验来帮助你实现预测性维修项目的成功开展。
缺乏经验/责任到目前为止，我们已经探讨了预测性维修成功或失败的多个不同方面，也许现在我们可以明确地看到它其实涉及到多个问题，这也凸显出另一个问题，即在某个特定的工厂可能只是缺乏经验或责任感。
即使有了明确的工作目标和最高的责任心，可能还是需要长时间的培养来引导他们如何成功实施预测性维修。
同时在他们的学习提高过程中，也可能会遇到一些挫折或方向性错误。
更典型的是工厂希望实现远大的目标却不想投入任何人力或物力到预测性维修项目中，或者他们想实现这个或那个目标，但所有这些目标都只是临时性的。
在这期间，公司策略改变或人事变动等等都会导致项目的搁置。
和今天世界上的其它技术一样，预测性维修技术正成为一个非常需要经验的专业领域，如果一个人想要获得一流的预测性维修技术与经验，需要大量的时间累积与钻研精神。
然而，不幸的是，这个很可能与你的其他工作职责相冲突。
这也是为什么预测性维修外包已经成为许多工厂的另一个选择的原因之一。
结论通过这一系列的简单介绍，也许我们对于预测性维修服务外包的优势有了更清晰的了解。
虽然有许多公司自己拥有内部的专家来发展和维持高质量的预测性维修，但也有一些公司通过预测性维修外包服务可能更受益于，或更快地受益于预测维护计划。
当然对于是否外包这个决定，每个企业需要进行详细的分析。
服务供应商通常都理解所实施的技术，对于如何长期成功管理开展预测性维修项目有相当的经验。
他们知道什么是成功开展预测性维修项目的必要条件，然后针对这些问题可以进行专门的培训。
服务供应商应该在整个周期内保持一致并能够提供适合客户公司的专业技术。
部分原因是客户通常完全相信他们正在运用的技术。
最后，服务供应商应该可以与你一起设定项目基准和验证整个周期的投资回报率。
在将来的文章里，我们将更深入地探讨这些问题以便为您提供足够的实践信息来更好地开展预测性维修项目或者是找到合适的合作伙伴/服务供应商来帮助你开展预测性维修项目。
在这两种情况下，理解为什么项目会失败是成功开展预测性维修的关键。
预测性维修为何会失败：人的因素作者 Alan Friedman 翻译翁建忠很多工厂和企业都没有在预测性维修项目上达到预期的10：1，20：1甚至30：1的投资收益率，虽然投入了大量的金钱在检测仪器和培训费用上，但非常不幸的是，在很多工厂中的数据采集仪不是在采集数据而是在采集灰尘，它们静静地躺在仓库的架子上等着能有人重新发现它，而某一天发现它的人也许会好奇这个古董到底是用来干什么的。
与此同时，整个工厂又恢复到以前的停机抢修状态，每个人都焦头烂额忙于应付。
当然，这里的工作至少不缺乏刺激。
本文的焦点是和大家来探讨预测性维修失败的原因中人的因素。
让我们从头开始，假设我们还没有开展预测性维修，然后我们准备现在启动这个项目。
这个带给我们第一个问题值得我们思考：有多少次我们需要假设我们以前没有开展过预测性维修而要重新从头开始？也许这次连设备也是新的——因为负责预测性维修的工程师另谋高就了，留给新人的只有一个正方形的仪器和几根电缆、传感器，除此之外他把几乎所有东西都带走了。
坦率地说，大多数企业在开展预测性维修项目上都不止尝试过一次。
人才保有对于预测性维修来说，如何保有受过专业训练的人才一直是个问题。
当有人退休其它人升迁、或者离职到其他公司的时候，这些变动对于预测性维修的影响通常都是毁灭性的，特别是当这些工作未纳入标准流程而离职的时候就会导致其他人不能上手。
不幸的是，大部分人都喜欢成为“专家”，并且为了维护他们的职位而把分析工作神秘化，隐藏自己的经验以使公司能一直依赖他们。
也有些人可能没那么保守，但却不认为需要考虑得很长远。
换句话说，他们没有建立起标准流程从而导致企业的预测性维修工作会随着他们的永久离职而中断。