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今天要跟大家聊一下工业4.0的术语——MRO!

来源: 发布时间:2023-07-11

  这个词可不简单哦,它是Maintenance Repair Overhaul的缩写。想必大家都知道,在工业生产中,设备维护和修理是非常重要的环节。而MRO就是指对设备进行保养、维修和翻新等操作,让它们能够持续地运转。所以说,MRO在工业4.0时代扮演着至关重要的角色啊!

设备管理与维护

  10年前,也就是2006年,IBM以约7.4亿美元收购了MRO软件公司。MRO公司主要提供资产和服务管理软件与咨询服务,帮助全球顶尖企业有效管理资产的购买、维护与报废。当时,这个基本概念在中国还不太普及。

  如今,在2016年春天,IBM宣布进行重大转型,在中国推行“认知商业战略”,其核心“认知计算”指向我们经常提到的大数据和人工智能。BlueMix就是一个广为推广的大数据云平台。惊讶地发现,MRO再次出现在我们视野中。

  随着越来越多企业拥有专业技术相关资产,如何管理好这些资产成为增强财务绩效的重点。因此, MRO作为资产管理典范兼具工业大数据优秀题材,焕然一新,春光再现。

  术语定义:MRO(Maintenance Repair Overhaul)设备管理与维护: 是企业对自己拥有或交付使用的设备进行制造服务活动总称,在产品生命周期中期阶段主要的制造服务业务源自航空维修。

  后来加入了产品运行信息、状态监控等运行内容,并将运行管理纳入到MRO2范畴内, 也被称为MRO2 。实际上,MRO2 在工业互联网背景下更受欢迎。

  除例行保养外,故障恢复和产品大修之外 Operation 运营已成当今重点。

  如何提供大量运营监控数据和分析工具评估健康状况、预测剩余寿命、统计故障并实现预测性维护、修理和改进根本所在。

MRO系统

  MRO支持系统包括基础平台、通用构件、相关工具和行业应用构件等几大部分。

  基础平台由模型定制工具、平台框架和二次开发辅助工具组成。在此基础上,系统定义了一套MRO核心业务模型,并开发出对应的MRO通用构件。

  实施人员可以利用模型定制工具和二次开发辅助工具对核心业务模型进行修改,形成面向不同行业的解决方案。

历经四代的MRO软件

第一代:产品档案管理。人力判断故障,维修活动处于被动状态。

第二代:产品售后服务管理。远程监控技术崭露头角,售后服务逐步向计划性服务转变。

第三代:监测与维修集成的MRO管理。国际主流航空发动机制造商率先将远程实时监控与维修服务集成为统一的主动维修服务系统,大幅度降低维修成本并提高设备利用率,更重要的是创造了更大的利润!

第四代MRO软件:全方位综合服务管理。


  随着物联网、云计算等技术的飞速发展,LBS、SNS、RFID和数据挖掘等技术已经成熟。

  传统的产品维修服务范围逐渐向产品运行管理、决策分析和优化产品设计等方向扩展,全新的服务型制造业迎来了里程碑式的突破。

维修数据需要预测

现在大家都知道工业大数据是非常重要的。设备维护中产生的海量数据再次引起人们关注。无论是自己使用还是销售出去的设备,通过物联网可以低成本地获取实时运行状态信息。MRO系统利用前期设计制造知识分析中期运行监控数据,并根据这些反馈不断改进产品性能,同时也制定合理维修政策。

  跨阶段集成整个生命周期可达到最佳维修和质量改进效果,从而创造出服务型制造新空间。

  虽然有很多应用于运行监控技术和监控数据,但仍未得到充分利用。

  目前中国制造业仍以采集和存储为主,在场景模型建立、优化和分析方面相对薄弱。

  国内极晨智道在石油化工领域广泛应用各种业务模型和数学模型。

  MRO是服务型制造先锋

  工业互联网已经开启序幕,而MRO又是工业数据密度最高之处。相比于工艺设计与制造过程,其所涉及到的相关数据更易获取,在此基础上将会成为推动工业互联网发力点之一。

  MRO可能会成为建立生态体系的突破口。

  在财富驱动下,MRO必将从企业内部资产延伸至整个产品生命周期;

  对于制造企业而言,需要转变思路,由生产型向服务型转变,并形成新增长点提升企业利润.

  预测性维护将会打开最佳突破口,同时, 维修组织方式有可能从以用户/运营商或专门维修机构为主导走向以产品厂商为主导。这将是一个奇怪的逆转。

  在工业互联网时代,制造商和工业用户之间的关系更加紧密和直接。美国公司甚至将维修数据与设计研发端相结合,取得了成功。然而,在MRO领域的大数据分析方面,即使在美国也并非一帆风顺。根据ARC咨询公司2015年调查报告显示,目前只有18%的工厂利用设备数据进行主动性预防维护,并且往往只限于过程参数数据,如材料温度、压力等简单数据。其他大量的设备数据被忽视了,就像沉船一样消失了。

  这些机器铁锈味道散发着的宝贵信息需要我们静下心来听取维修领域中“数据之花”的开放声音。

此外,《工四术语组》已经向社会众包解读面向智能制造和工业4.0的100个经典术语。“工业新概念”正在诚征解读稿件, 欢迎行内人士投稿!虽不求学术最精确, 但求认知最大公约数!

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