生产系统可靠性，简单来理解，就是耐用程度如何，容不容易发生故障。维修性则重点说明的是维系的方便性，两者之间一种互补的统一。
在《数字化工厂＋工业维修服务体系》一书中，首次在工业服务领域提出了可用度的概念，即可用度(A)＝MTBF/(MTBF＋MTTR）.
备注：
MTBF，平均故障间隔时间；
MTTR，平均故障修复时间。
从可用度概念来分析，MTBF反映了可靠性水平，即可靠度。而可靠度，即包含生产系统（设备设施）在规划、设计、制造和安装期间的前期固有可靠度，也包含运行期的运维可靠度。
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前期固有可靠度
在生产系统（设备设施）规划阶段，可靠性要求是至关重要的，这里值得注意的是，设计年限与可靠性的要求的关系必须明确清楚。工业服务市场通常认为许多工业企业只需要3-5年的设备，而不要求设备满足10-20年使用条件，归结为价格因素导致供应质量层次不齐？而事实上并非如此，就算是3-5年的使用期，也必须满足在使用期的可靠性要求，显然不是降低质量满足低价竞争的规则。而前期可用度，如何有效保证，这包括：
（1）设计与制造
可靠性设计是基于设备质量可靠的设计原则，除了基于产品质量的零部件和选择、应力-强度分析、降额等基本考虑之外，复杂装备还需要考虑对结构优化，对于故障模式的冗余设计时，需要考虑依据故障失效分析（RCM以可靠性为中心的维修），列举出预防性维修的内容，便于降低制造成本、充分考虑系统尺寸、重量和节能因素。
（2）设备招标与验厂
单纯低价中标，坑死用户，累死自己，饿死同行。而最终为可靠性买单的还是用户，为避免或减少可靠性损失带来的困扰，应当在设备招标时，就应该充分论证考虑，通常包含两种：
A):除了明确的技术要求，还应向制造商开展《可靠性与维修性论证》（参照《数字化工厂＋工业维修服务体系》一书）评估，由制造商填写以后，招标小组依据这些内容进行评价，依据评价得分高低筛选供应商。并将《可靠性与维修性论证》报告，作为技术附件，作为过程验厂和产品验收的依据。
B):当数字运维在工厂得到普及时，故障处理记录将记录每个制造商的MTBF值（包含制造商整体及产品），工厂在前期选型时，可以依据这些客观（不可篡改的）数据实施前期识别，减少单纯比价带来的风险。
C):新工业服务将催生可靠性与维修性论证服务，这将有利于促进装备制造商实现服务型制造转型。
备注：在工业4.0/智能制造革命的背景下，生产系统的范围不仅限于设备本身，同时也包含工业设备、工业控制、工业软件及网络基础构成的一体化制造系统，可靠性涉及范围也应同时涵盖，以避免造成“越智能、越瘫痪”的窘态。
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运维可靠度
设备固有可靠度由设计与制造决定，而实际的可靠度，是企业面临不同役龄、不同工况，不同供应商供应的生产设备，对于这些存量设备，如何保障和提升可靠度，具有深远的现实意义。这包括：
（1）可靠性保护与修复
预防性维修项目，是可靠性设计时，通过试验和故障模型分析，提出的基于周期时间的维修项目，对于复杂系统而言，预防性维修是确保可靠性的必要手段。
除此之外，润滑管理是工业不可或缺的基础，对于存量及新进设备，应开展包括润滑油品优化、润滑方式改进，油质监测等手段，以起到可靠性保护的作用。
对于已经失效或存在重大隐患（如常见的跑冒滴漏）的部位和部件，采取包括高分子修复、专业修复技术的可靠性修复是至关重要的。
（2）可靠性工业品供应
假冒伪劣的工业品供应，是影响维修可靠性的天敌。制造业工厂经常会出现诸如，润滑优化完了，油品的选型没问题，但购买时却变成了地沟油，而这些现象几乎在任意的工业品领域都严重的存在。
通常的做法是提高识别能力，如油品检测仪，或依赖于工业品提供商的良心发现。但总体而言，在供应商利益的驱使下，依然是防不胜防。
而工业互联网/新工业服务提供的解决路径：一方面通过数字运维记录的工业品MTBF值，以衡量工业品提供商的供应质量；另一方面则通过区块链技术，追溯物流配送，以防止调换现象发生。
（3）维修的可靠性校准和验证
除了工业品及装备本身制造质量，影响运维可用度的另外一个关键因素是本身维修的质量，工业企业通常存在刚修好的设备，没几天就坏了，形成了越修越坏，越坏越修的恶性循环。
改变这一现状，则需要通过数字运维工具，维修之后需要由维修工程师出具测试报告，如对中，平衡，振动测试，必要时需要由使用方、质量部门、工艺部分共同验收确认。第三方服务商维修时，也同样必须出具专业的可靠性报告，并通过VR技术获得专家支持，以确保维修的可靠性保障。
（4）预防性维修周期的动态调整
许多工厂面临一个这样的状况，即保养项目往往形同虚设，由于过渡依赖预防性维修，会造成生产计划被打乱，维修成本增高的情况。对于到底什么时候开展预防性维修，成为企业的头疼的现状。而通过数字运维的MTBF的动态记录，将有利于寻找到周期性损坏的规律，而对于这些维修项目，则可以实现提前的可靠性维修，实现生产系统稳定生产。
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总结
可靠性理论落地，需要以数字运维＋MRO工业服务社区＋基于互联网供应链平台支撑的工业互联网（新工业服务）生态支持。
这需要以数字运维帮助用户建立以数据为决策依据的管理优化，通过MRO服务社区为依托，聚合线上线下的专业服务团队，以园区/城市为中心，向工业企业开展专业维保服务和工业品集采集供，并以互联网供应链平台支持，建立高效可靠性保障服务体系。
预告：下期，将推出《【书评】维修性理论在工业互联网（新工业服务）生态中的应用》，将重点介绍预测性维修诊断/工业物联网在工业服务生态中的应用。
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适合阅读对象：
（1）工厂制造用户
适合工业制造企业生产高层、设备主管、信息化主管、精益（TPM）推进办成员、生产主管、采购主管、人力资源主管等
（2）工业互联网/新工业服务商
适合工业维修服务、服务共享、MRO工业品、B2B装备供应商、MES智能制造、数字运维、工业互联网平台、预测性维修服务、装备制造业等优秀工业服务商。
