上期阐述了《可靠性理论在工业互联网（新工业服务）生态中的应用》，与之互补统一的，称之为维修性，简单的理解是指是否有利于维修的主动性和便捷性。
以《数字化工厂＋工业维修服务体系》一书中提出的可用度的概念，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，MTTR反映了维修性水平，同样包含了生产系统（设备设施）在规划、设计、制造和安装期间的前期固有维修性，也包含运行期的运维维修性。
前期固有维修性
装备的设计与制造过中，维修性的整体考虑是国内装备制造商容易忽视的环节，甚至来说在无序竞争的环境下，出现粗制滥造，本可以标准化的零部件故意非标化的状况，造成的结果是，用户运维难度增加，不利于装备制造业服务型制造转型，更不利于工业制造业的转型升级。维修性设计，体现在设计与制造阶段包括：
（1）标准化与互换性－（供应延误↓）
许多企业存在这样一个问题，同类或同型号的设备零件不通用，导致在备件储备和供应时困难增加。在设备设计时，对零部件和接口实施标准化是非常重要的步骤，制造商需要在设备设计时，选择标准化零部件，用户在设备更新时，需要考虑现有设备的零部件情况，向制造商提出明确的需求。
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内容 |
要求 |
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零件标准化 |
可将持有和库存的部件种类降低到最少，可减少培训和执行维修所需的技能，能简化零件的编码和标记程序，并能减少工具、测试设备和技术手册。 |
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物理互换性 |
需要配件、连接器、螺栓等标准化，同时要求尺寸和可用空间的兼容性质。 |
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功能互换性 |
需要软件、适配器的协助。 |
（2）模块化和可达性/人因功效－（接近时间↓）
有些设备在维修时，会花很大的功夫才能拆卸下来，甚至您可能会怀疑，当初是怎么安装上去的。这一特性，我们称之为可达性，决定了故障停机影响的接近时间，故在装备设计是，应充分考虑维修的方便性。另一种情况便是故障件的维修，由于许多零部件的复杂性，在进行维修时需要更长的修理时间，对于复杂性的易损部件，应考虑模块化，以实现集成模块快速替换，故障模块线下维修后，留作备用。
除此之外，还应考虑装备人因功效设计，装备最重要的是其使用属性，便于操作和维修，便于安全识别时装备设计必须注重的内容。如颜色是否符合企业基准色系要求，有无防错设计，有无保护人员和设备安全的装置和机构，设计时，是否考虑到使用地区人员的性别、身高等因素，操作人员在操作和维修的重要部位有无明显的可视化标记等。
（3）更换和修理－（修理或更换时间↓）
修理费用＝维修固定费用＋修复故障费用（工时费用×人工费用×MTTR)×零件故障数量。
报废费用＝报废固定费用＋（零件单价＋工时费用×人员数量×拆卸和更换时间） )×零件故障数量。
★报废费用≤修理费用时，报废比修理更经济。
★系统等寿命设计时，当达到报废时限时，整体报废比修理更经济。
故在设备设计时，应充分考虑备件价值，修复难度，故障影响等因素，向用户提供修理或更换的建议。
（4）故障隔离与诊断－（诊断时间↓验证和校准时间↓非计划停机时间↓）
故障隔离是实施维修的基础，是在装备设计时，通过实效分析，识别出可能出现的故障，并提出故障解决的措施。通常包括说明文件中的故障判定和处理方法，内置传感器和判定逻辑，实现故障的预警和自修复，也涵盖信息化产品的升级和Bug补丁修复措施。
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故障排除形式 |
要求 |
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手动诊断 |
需要反复测试才能找到故障。诊断过程需要用到仪表、示波器、量规、测试设备或技术图纸，通常通过排除法实现故障隔离。 |
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自动诊断 |
通常将故障件从系统上拆卸下来，接到系统上，执行一个或多个诊断程序来隔离故障。也可通过离线或在线的传感器，实现故障的提前隔离。 |
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自诊断 |
系统一旦出现故障就会转换到诊断模式，识别并隔离故障部件。通常需要机内测试或机内测试设备。 |
从故障诊断形式来看，“自诊断”作为更高级的方式，在传感技术、物联网＋边缘计算能力，结合诊断分析能力（如国际振动分析师）的培养，将有利于大幅提高诊断准确性和即时性，对于减少停机时间（诊断时间↓验证和校准时间↓），通过事先故障判断，机动安排停机检修（非计划停机时间↓）将非常变得非常有利。
运营期维修性
维修性与工业运维/工业服务相结合，其目的是减少停机时间，或以提前诊断，强化预测性计划维修，减少非计划停机时间。但对于大量工业存量设备，以及如何驱动装备制造商强化维修性设计，依然是巨大的挑战。在工业服务生态中应考虑：
（1）工业互联从数字运维＋工业服务开始
由于企业面临不同役龄、不同工况，不同供应商供应的生产设备，对于这些存量设备而言，过于强调工业物联网的方案并不可取，一来实施成本非常高，二来设备智能化条件不满足。更经济可行的方式是以停机时分析为基础，实施数字运维＋工业服务生态构建。
这包括：备件采购与工业品供应超市融合，构建线上线下结合的MRO工业品供应平台，以减少供应延误时间；维修申请与工业维修服务社区融合，构建线上线下结合的服务共享平台，以减少维修延误时间；维修过程与AR技术结合，以知识和技能共享，减少固有的维修时间；数据分析与工业服务平台结合，以识别和挖掘用户需求，匹配服务商，强化工业服务与制造业的互动能力，加速内外知识积累，培养和传承工匠精神。
（典型应用：库控MRO工业品托管与供应链服务、振坤行线上线下结合的MRO工业品服务、工控速派＋工控猫的共享服务＋工业品供应、Oglass（深圳增强现实技术优先公司）AR技术＋工业维修应用……）
（2）逐渐实现工业物联网＋工业企业升级转型
固然，对于绝大多数的工业制造业对于物联网诉求并不明显，但对于能源、单体运行设施、作业系统关键设施，以及更智慧城市相关的设施，依然会成为工业物联网的主力市场。并伴随制造业向智能化生产方式发展，制造业用户更重视预测性维修时，将会带来更工业互联网增长的机会，这包括：
A:租赁＋工业物联。对于工程机械、农业机械、物流设施等移动性和共享性便捷的设施，租赁模式的普及，使用主体和所有者主体发生变化，对于所有者而言，1.省下的便是赚到的，2.利用率更高赚得更多。为保证随时能租和节约成本，对于预测性维修和使用状态管理更为重要。
（典型应用，树根互联……）
B:托管＋工业物联。受运维成本及环保风险考虑，工业企业或智慧城市环节（如商业中心、交通、给排水等）将涉及能源、环保以及相关非主体的设施交由第三方托管（包含运维托管和运行托管）。用户只需缴纳≤原运行或运维成本，从而将更专注自身业务。对于这些服务商而言，更少的人力、更低的维护费用、更安全、更节能的运行，是其实现盈利的关键。
（典型应用，观为监测、重庆达奥DEAOR能源服务平台……）
C数字运维/数字制造＋工业物联。
自由度决定了管理的复杂度，自由度越大，管理也就越复杂。但伴随数字运维/数字制造构建的智能制造生产体系，自由度被高度约束，对于系统的可靠性和维修性要求随之增加。
一部分工业企业开始重视预测性维修，这些工业企业对于系统的“自诊断”能力诉求更为激烈，而将数字运维/数字制造与工业物联网结合起来，将会搭建其基于数据更广义的应用，包括预测性维修、生产调度、排产优化，产品设计优化、工艺优化等更广义的应用范畴。
更长远来看，这些数据与新零售结合，与工业服务生态结合，将重新定义新制造。
（典型应用，观为监测、东方国信、兰光创新……）
（3）CPS工业智能＋服务型制造
当构建于数字运维/数字制造＋工业物联与工业服务模式的结合，通过对多源数据的分析和处理，对内加速工业制造业知识积累、提升作业系统智能水平，对外则匹配工业服务和工业品/工业装备的供应。
由于单机和系统的可用度、MTTR、MTBF等关键数据被精准记录，对于用户的需求更精准识别和预测。这些客观的数据将形成衡量服务商（含工业服务商和工业装备制造商）重要指标，这将有利于驱动服务商更为注重服务和产品质量，更有利于形成规模化定制能力。
（典型应用，国信支点工业品智能匹配……）
工业物/互联网＋新工业服务前景
万物互联并非特指传感器与AI机器智能结合，而是包括人与人、人与设备、设备与设备的多种连接，而这种连接才刚刚开始。而这些是构建于商业模式（商业可行性）＋理论基础（维修性和可靠性理论）＋技术驱动（传感技术、边缘计算、区块链、AI技术等所构建CPS工业智能）＝新工业服务生态构建B2B转型蓝图的等式。
对于未来始于想象，更重要的是现在到未来，无论是工业＋互联网，还是互联网＋工业的路径，我们不必担心BAT颠覆了工业，还是工业服务产业影响了BAT，只要最终的连接是有利于制造业转型升级、有利于服务型制造，有利于工业服务价值的体现，新工业服务时代便已经到来。
本文作者
杨明波
《数字化工厂＋工业维修服务体系》第一作者，中国工业设备管理交流中心 首席顾问，工业4.0俱乐部.工业服务研究中心主任，中国工控网、树根互联技术有限公司 特聘顾问，四川三鞍韦尔科技有限公司 战略顾问。擅长企业设备管理整体策划、咨询，主要从事包括企业设备管理数据结构分析、MRO领域B2B产业互联网、工业维修互联网、服务型制造等相关应用研究。
