Gmac计算机辅助维护管理

关键词：信息管理。GMAC（CMMS），帕累托，系统分析，决策制定。

许多领导者，经理或董事问自己，为什么要实施计算机辅助的维护管理（GMAC）系统？）？在大多数情况下，这个问题是无知的结果，并且担心进行投资（从中长期来看是安全的）不可能在短时间内收回，更不用说能够将其形象化。一目了然。好吧，您是否已停止询问维护经理，他对此有何看法？一定不。现在，如果考虑到大多数决策是由高级管理人员做出的，其中包括维护经理，那么我们可以明确地说，这些经理必须处理的信息级别是无疑很高。如果是这样，我们会增加信息以惊人的速度变化的事实，那么我们可以得出结论，需要某种“某种”支持，即软件，将其称为控制组，它可以使管理人员随时了解和更新信息。那么为什么不进一步利用系统GMAC？让我们暂停一下，看一下信息流的某些元素。

当我们考虑需要获取一些信息（显然对客观地管理我的活动很有用）时，我们会有很多变化，主要是由于组织中存在大量数据。毫无疑问，信息和数据收集成本很高，而且我也这么说，因为“明显”一词表示所需信息并非总是被收集，并且在处理上浪费了时间和精力。在最坏的情况下，任何人都不会读取或不需要读取的信息，或两者都读取。如果加上这一点，有时有时我们有获取/提供信息的手段，我们已经创建了用于收集数据的平台，那么，管理者的问题应该是，为什么我没有得到更多的信息？他们为什么不进一步利用系统GMAC？

如果我们分析信息管理的级别，我们可以看到，取决于数据的收集方式（质量，频率，责任），这将是一个很好且客观的决策制定（TD）。（图。1）

现在，我们如何制定决策？在很多情况下，决策都是根据要讨论的主题的经验来做出的，或者我们向我们周围的员工提出建议。管理层，以及在其他（可能性最小）的情况下，我们使用的是真实的，历史的数据，这些数据反映了公司整个生命周期的行为，或者至少反映了自数据收集过程开始以来的行为。在上述任何一种选择下，我始终必须考虑“过去”状态，以某种方式“预测”未来的行为。但是，要考虑的数据量又如何呢？从何处获取数据呢？好吧，在维护管理的情况下，在服务设施中，这些数据是通过正确填写和有效使用工单（OT）中所填写内容获得的。如果要获取更多真实数据，则必须更好地填写旧约。但是，如果您真的想在时间和资源上获取高效的信息，并且要尽可能地准确，那么这些OT必须存储在GMAC系统中，但是它能够提供这些信息，分析趋势，最重要的是，允许在最短的时间内做出正确的决定。

为了基于维护管理的计算机化，清晰，准确地专注于决策过程，我们旨在展示一个案例研究，该案例研究是从GMAC计算机工具的实施和开发而来的。，称为MACWin©。根本优势在于系统的经济前景，这一点可以通过每天或计划执行的动作与执行中产生的成本（费用）之间的恒定关系来证明。所有这些元素，以及其他一些评估分析，都是我们接下来将要看到的元素。

技术服务管理的经济控制。该口号标志着所有分析的起点，但它应该是工厂内专家，维护主管，经理和各种人员的日常工作。

使用此GMAC系统，可以控制产生最大维护成本的成本中心。（成本而不是费用。有一个区别。）从这里开始，有可能区分在产生成本方面更容易出现问题的对象，团队，团队组（系统），并对其进行分析，寻找这些元素中有20％能够产生80％的成本。（帕累托法）。让我们看一下下表。（01/10 / 2004-30 / 10/2004）*

使用MACWin©系统选项获得的结果使我们能够证实我们已经知道的东西。成本中心“服务工厂1”是产生最大成本的内部维护客户。现在，为什么呢？在哪里？什么工作最常做？我们可以使用上述系统中的选项来解决所有这些问题。哈，但是如果我们没有它，我们该如何回应？尊敬的读者，请诚实回答此问题。

分类：

成本中心：维护区域中发生的所有成本的经济目标。

目的：维护部门所采取的所有措施。

团队：他们构成了公司的生产基础。它们执行关键功能。

设备组（系统）：具有共同目的的设备分组。它们是某个系统的一部分，并且是组成它们的一组设备：例如泵或热水系统。

好了，在分析了产生最多问题的成本中心之后，我们继续使用上述相同的评估系统，在其中找出哪个对象最“有问题”。让我们看下图（图2）

可以看出，对于所有对象而言，维护成本的行为并不相似，但是可以推断出哪个对象消耗了最多的资源。在这种情况下，我们将讨论编码为H-25的编码。我们可以从这些数据中得出许多结论。首先，服务工厂1负责产生最高的维护成本，而具体而言，对象H-25是贡献最大的对象。现在，我们只能回答为什么？在这种情况下，我们将分析该对象的工单的历史行为，并且我们将知道产生这些成本的原因。不要忘记，当前，您必须管理已完成的工作，而不是已花费的工作，因此了解已完成的工作，了解重复的原因至关重要。让我们看一下下表，该表向我们展示了执行的主要作业。（H-25）

显然，摩托车水泵的电气故障是重复次数最多的工作，但不是H-25维修费用产生的决定因素，因为发生率最高的工作是“滚动变化”，共23次重复。现在，如果我们分析哪些工作产生最多的成本，

我们可以看到最晴朗的天空。让我们来看看：

我们可以推断出什么？，因为这项工作称为“ Moto-Bomba Electric故障”。这并不是产生最多维护成本的设备，因为根据此表，“建筑维护”能够按顺序产生两倍的工作量。但是您是否没有注意到两个表中的作品分别是“布线”和“轴承变化”？

好吧，我们已经有了第一个重大结论。但这是全部吗？当然不是。在这些类型的分析中，一个非常重要的方面是不能轻易进行分析；必须始终考虑整体，即团队，系统和运行它的人员。这些中的某个地方将是问题的真正原因。必须验证所有可能的待分析变量，无论是系统，设备，提供预防性维护的方式，还是正在使用的预测性维护的应用方法是什么。让我们看看在设备情况下会发生什么：

分析此表，问题将是，是否有对象H-25的任何设备？还有服务工厂1的设备吗？好吧，总的来说，答案是否定的。仅在H-38太阳能加热器的情况下，但仅此而已。

它会让您感到惊讶吗？好吧，没错，分析的事实向我们展示了与实际情况有所不同的地方，产生最大维护成本的设备是电动机（ME-1），但在初始分析中并未出现，因为仅在服务层1进行了搜索，却没有考虑到成本可以分为多个部分，最重要的是，以尽可能多变的方式进行组织，这只是将它们组织得很好的问题。没什么，数据总是存在的，最困难的是将其塑造为信息，进行交流并做出一致的决策。

在不希望干预每个人已经采取或正在采取的结论的情况下，在此我将介绍在工厂中进行此分析时所获得的结论。

1.服务工厂1产生了最高的维护成本。

2.对象H-25是成本最高的对象。

3.接线和轴承更换问题是对成本增加产生最大影响的问题。

4.尽管“建筑维护”产生的成本最高，但一年中情况并非如此，因为这只是在与分析时间相吻合的有限时间内。

5.全球最大的成本是由不在服务工厂1中的设备产生的。

6.在服务工厂1内部，问题最多的团队在太阳能加热器中。

7.您无法仅通过查看总维护成本来评估成本的产生。

8.由于轴承的单位成本相当高，因此更换轴承的工作成本更高。

9.设备的预防性维护计划（一般对象）必须调整，因为它没有达到预期的目标

重要的是要澄清，此分析在解释上有一定的局限性，即文本中的空格，但是此处显示的表和图形是GMAC系统MACWin©的输出元素，该系统被用作收集信息的基础。并且由于其特性，它能够返回这些结果。当然，表的大小非常大，无法将它们全部放置。建议进行帕累托分析，趋势图（TAM）甚至是根本原因分析，因为从运营成本出发，并从系统的角度进行重点研究，我们将意识到首先要进行多少攻击，具有什么样的力量和预期的结果。不要以为决策容易。从心理上讲，问题非常复杂，但是出于这个原因，我们将停止决策吗？当然不是，您必须权衡做出错误决定的后果和未做任何事情的后果，此外还要监视如果您做出正确的决定会发生什么。

最后，在这里，我向您展示了有关2004年几个月发生的总维护成本的趋势分析（图3）。这种下降趋势（请参见黑线）是应用了多个这些技术，更好地了解问题出在哪里，并在需要的地方使用资源。