鋼鐵企業設備維修數據分析方法的應用

馮 杰，王鳴深

（寶山鋼鐵股份有限公司，上海 201900）

目前鋼鐵企業中已普遍采用設備維修信息管理系統。由于鋼鐵設備所處環境復雜，類型各異，數量又多，往往涉及大量的原始和處理的數據，但在數據保留和分析方面，還存在可靠性不夠、系統性不強和對決策支持不足等問題。因此，建立一套系統化、專業化的數據分析方法，及時地掌握和分析設備靜態、動態的數據和業務信息，從大量數據中揭示出其內在規律，才能挖掘出有用的信息來指導維修活動。

一、確立關鍵績效指標

將數據轉化為有用的信息首先要確定引導正確決策的關鍵績效指標（KPI）。每個鋼鐵企業在建廠投產時，都建立了設備維修關鍵績效指標，并不斷進行調整，推動設備管理的進步。確定關鍵績效指標還必須分析公司關鍵成功因素，以確保專業指標能支撐公司的發展目標和戰略舉措。如設備維修領域，設備狀態穩定是確保公司生產運行的支撐，而合理投入維修費用則是控制或降低公司運營成本的支撐。因此，設備狀態（如有效作業率） 和維修費用（如噸鋼維修費）等方面的指標通常為設備維修領域的關鍵績效指標的首選。在歐美一些企業常常會選擇一些綜合性指標，如成熟度，它是將維修策略的應用、設備的運轉、檢修的計劃性綜合起來的一項定量評價指標。

其次，確定指標的定義和統計口徑是數據分析的基礎保障。設備維修的專業性較強，不同生產線、不同設備的靜態和動態數據量非常龐大，指標的定義和統計口徑經常受地域、企業管理要求等各種因素的影響而有所不同，因此確定指標的定義和統計口徑對數據的準確性極其重要。在企業數據分析中，需要進行進步性和對標性分析，因此指標的定義和統計范圍是首先考慮的重點，因為在統一的定義下、相同的統計范圍才有比較的意義。如進行國內外指標對標，獲取的數據往往因為沒有任何定義和統計說明而變成死數據，不能說明問題。

必須強調的是，確定指標的一個重要考慮因素是數據收集的難度。目前設備維修活動已基本實現信息化管理，因此主要考慮的就是源頭數據的準確性。

二、數據的收集

收集數據是比較繁瑣的工作，從數據表格的設計、數據的采集和檢核都需要耐心和細致的策劃。

數據表格的設計必須考慮數據定義的進一步說明、文字提問方式的合理性、收集的方式。設計內容如能先行廣泛征求意見，待完善后正式下發會比較好，這樣可確保收集數據的進度和質量，減少因理解等方面的問題導致返工。

有效的數據檢核是確保原始數據準確性的最后環節，卻是最容易疏忽甚至放棄的環節。人工觀察的檢核方式雖然簡便易行，但檢核的準確性不能保證。應采用人工和信息系統結合的方法，建立一套數據檢核邏輯或程序。如有分項百分比的，則檢核組成項百分比之和應在99.9%和100.1%之間，不在此范圍，則必有數據出錯。另外對一些異常點數據則要進行排除，以保證數據樣本的代表性。將檢核出錯的數據以特殊標志返回進行修改，如此反復兩三次，方能確保所有數據都是準確和有效的。

三、數據分析

通常的數據分析會停留在按指標定義，將原始數據代入后，計算出指標實績，然后按部門、按生產線進行同比、環比分析以確定維修進步程度，或與目標值比較以確定目標完成情況。這些都是比較基礎的分析方法，在分析的深度和技術上是遠遠不夠的。因此，在分析時可強化指標間的關聯分析和綜合性分析。

關聯性分析是將兩個以上指標實績聯系起來進行分析，以更全面和聚焦的方式分析維修活動績效。如寶鋼很少將狀態和成本的指標數據聯系起來分析，若將兩者結合起來分析，就會發現有些生產線設備的狀態穩定是靠成本的大量投入來獲取的。

如圖1是將工序的產量和維修成本指數（工序維修成本及總維修成本）進行關聯分析，其中右下方顯示的產量高、成本指數低的工序，其績效比較好，而左上方的工序產量低、成本指數高，相對而言，績效比較差。此種方式的分析避免了僅以成本指數或產量來評估生產線績效的片面性。

綜合分析的方法是一種比較全面的評價分析方法，因為涉及設備維修各個主要領域，并且結果為定量，所以分析方法相對比較復雜。具體分析中可有不同，以下介紹主要的內容。

（1）明確設備維修的主要績效領域，如設備特性、設備狀態、維修成本、人力投入等。

（2）在每個領域中選擇關鍵績效指標，如設備特性可選擇設計產能和役齡，設備狀態可選擇有效作業率，維修成本可選擇噸鋼維修費，人力投入可選擇噸鋼維修人力投入等。

（3）對每個指標建立評價標準，但所有指標的評分方式和幅度要保持一致。

（4）以機組或設備為分析單元，按評價標準進行打分，每個指標的得分總和即為該分析單元的得分。

（5）根據得分，可進一步進行拓展分析。如將得分最高的進行細化剖析，追溯其高得分項的維修策略和方法，或進行同類工序對標，尋找改進空間。

需要進一步說明的是，無論是哪種分析，圖形化是一種直觀的有效輔助手段，除了我們常用的直方圖、餅圖、趨勢圖，還可以用散點圖（如圖1）和雷達圖（如圖2）。

圖2顯示與其他各公司制造單元相比，其鋼生產水平達到了平均水平的三倍，同時廠內所有設備的役齡達到平均水平，年噸鋼維修人員這一指數的得分低于平均，但是其他所有的指標幾乎均好于平均水平。因此，該制造單元的綜合績效水平較好。

四、應用與效果

1.應用

寶鋼從2008年起嘗試建立維修評價模型，該模型確定了設備狀態、維修成本、檢修、物料、點檢、固定資產和計量管理七個專業領域及其對應的權重。對每個專業領域確定了評價指標，如設備狀態選擇了主作業線故障時間、維修成本選擇噸鋼維修費等多個指標。然后在此基礎上建立評分標準，如主作業線故障時間實績同比上升3%扣1分，下降3%加1分等，計算出每個專業的得分，最后按權重計算出總分。

評價按季度和年度執行，每年年初對上年度評價進行分析，在此基礎上結合當年管理重點進行完善，確定當年的評價模型。

2.效果

（1）該評價模型已正式實施3年，在不斷實踐和完善的過程中逐步形成寶鋼首個系統的、全方位的設備管理績效定量評價模型。

（2）幫助各部門尋找管理中的瓶頸，有針對性地分析問題，持續改進。如煉鋼廠在2008年由于設備運行狀態不佳，導致總分最低。為此，煉鋼廠聚焦狀態管理，采取多種方式加以改善，從2008年的68分，逐步提升到2010年的92分，設備運行狀態趨于穩定。

（3）模型的設計以現場運行管理為重點，以提升設備狀態控制能力、維修資源調控能力為基礎，有效地引導設備系統各級管理者聚焦重點，形成管理合力，提升整體水平。

五、結束語

隨著管理信息化的發展，數據在管理中起著越來越重要的作用。依托信息化手段，建立一套更全面、更系統化、技術性更強的數據分析方法，對設備領域的決策支持乃至公司的經營發展起著非常重要的支撐作用。