设备故障分析看板-结业总结

1. 学习初衷

1.1 个人介绍

2511期帆软用户2897917，现任DHAC设备工程师，主要负责设备全生命周期管理与数字化转型推进工作。拥有多年设备维护与管理经验，熟悉机加、特种设备的故障特性与维护流程。在科室中同时承担数据统计工作，日常需处理大量设备运行数据与维修记录，对数据驱动的设备管理模式有深入实践。

1.2 学习背景

 

核心痛点驱动：简道云平台虽实现流程线上化，但在设备故障分析中存在三大局限：①仅支持基础统计图表，无法进行多维度下钻分析；②各系统数据孤立，故障记录与备件消耗无法联动分析；③关键指标（如MTBF/MTTR）需人工计算，时效性差且易出错。

随着企业智能制造转型深入，设备管理科积累了三年的维修工单、备件消耗和设备运行数据，但现有简道云仪表盘仅能展示基础统计数据。典型场景下，当生砂线出现频繁故障时，我们无法快速定位是特定设备类型、维修人员技能还是备件质量导致的问题，只能依赖经验判断。2025年二季度，因未能及时发现刹车盘涂装线的故障趋势，导致连续发生30次停机事件，造成直接生产损失约10万元。这一事件直接推动我们寻求更专业的BI工具解决方案。

2. 作品简介

 

2.1 业务背景

 

团队构成：跨职能小组由5名核心成员组成，涵盖设备管理、维修技术、数据分析和系统运维专业背景，平均拥有8年以上设备管理经验。

 

核心业务痛点：在2202次故障记录分析中发现，45.90%的机械故障与44.13%的电气故障常被归因为"设备老化"，缺乏数据支撑的根因分析导致预防性维护流于形式。我们的核心业务覆盖四大模块：设备全生命周期管理（覆盖1938台套设备）、智能备件库存管理（3000+SKU）、预防性维护计划执行（月均350+工单）、紧急维修响应（平均响应时间45分钟）。现有简道云平台已实现流程线上化，但在深度分析方面存在显著短板：

• 分析维度单一：无法实现"故障类型→设备型号→维修人员"的多维度交叉分析
• 数据孤岛严重：维修记录、备件消耗、设备台账分散在不同表单，无法联动查询
• 指标监控滞后：关键绩效指标（如MTTR/MTBF）需每月人工汇总，无法实时监控

2.2 数据来源与处理

数据源：整合简道云平台5个核心表单数据，共2203条有效记录（2025年10月）：

• 维修工单表（1679条生产停机故障记录）
• 设备台账表（1938台设备基础信息）
• 备件消耗表（3268条备件更换记录）
• 人员技能表（62名维修人员资质信息）
• 预防性维护计划表（1276条计划执行记录）

数据处理流程：

关键数据处理步骤：

1. 数据清洗：剔除重复工单17条，补全缺失设备型号23条，标准化故障类型描述（将23种口语化故障描述统一为8大类）
2. 特征工程：
   1. 新增MTBF/MTTR计算字段：MTBF=运行时间/故障次数，MTTR=修复时间总和/故障次数
   2. 构建设备健康度指数：综合考虑故障频率、修复时长、备件消耗三个维度
3. 数据关联：通过设备编码关联台账信息，通过人员ID关联技能等级数据，建立多维度分析模型

2.3 分析思路与维度

核心分析框架：采用"故障维度-设备维度-人员维度-时间维度"的四维分析模型，构建从宏观到微观的分析路径：

重点分析维度及发现：

1. 故障类型分析
   1. 机械故障占比45.90%（主要集中在传动系统32.7%），电气故障44.13%（传感器故障占比最高达18.3%）
   2. 润滑不良仅占3.2%，表明日常保养执行到位
   3. 原因不明故障11.35%，需加强故障记录规范性培训
2. 设备性能分析
   1. TOP故障设备：刹车盘6#涂装线（30次）、程控上拉式内拉床（15次）、数控车床（15次）
   2. 长停设备：曲轴加工中心（单次最长停机2919分钟）、转向节清洗机（平均修复时间1865分钟）
   3. MTBF达标情况：连杆生产线479.25h/百台（最优），生砂线372.38h/百台（未达标，低于指标739h）
3. 时间趋势分析
   1. 假期后首日故障高发：10月8日（假期后第一天）故障115次，是日常均值的2.3倍
   2. 周内分布特征：周一故障占比28%，周五最低（12%）
   3. 月度趋势：10月故障总数环比下降11.71%，停机时长下降15.07%，表明改善措施有效
4. 人员效率分析
   1. 维修量TOP：谢明杰（80单）、彭镇奎（61单）、许志坚（46单）
   2. 效率TOP：王炯（平均31分钟/单）、黄文清（35分钟/单）、陈栋（69分钟/单）
   3. 技能短板：电气故障平均修复时长比机械故障长27%，需加强电气维修技能培训

2.4 可视化报告设计

看板整体架构：采用"总-分-细"三层结构，满足不同管理层级需求：

1. 战略层看板：展示关键绩效指标（故障总数、停机时长、MTBF/MTTR）的趋势变化，支持高管快速掌握设备整体健康状况
2. 战术层看板：按故障类型、设备类型、车间分布等维度展示故障分布，支持中层管理者定位重点改善领域
3. 操作层看板：展示具体设备故障明细、维修工单执行情况，支持一线主管调度资源

核心可视化图表设计：

1. 多层环形图-故障类型分布
   1. 内环展示大类占比（机械/电气/其他）
   2. 外环展示细分类型（机械故障分为传动/结构/润滑等）
   3. 交互功能：点击任意区块可下钻查看具体故障记录
2. 散点图-长停设备分析
   1. X轴：故障次数（星型标记高频故障设备）
   2. Y轴：平均修复时长（菱形标记长时修复设备）
   3. 气泡大小：累计停机损失（万元）
   4. 价值发现：识别出6台"高频+长时"双高设备，列为重点改善对象
3. 堆叠柱状图-人员效率分析
   1. X轴：维修人员
   2. Y轴：左侧为平均修复时长（分钟），右侧为处理工单量
   3. 颜色区分：机械故障（蓝色）、电气故障（橙色）
   4. 典型发现：谢明杰处理工单量最高（80单）但平均时长101分钟，效率提升空间大

关键分析图表示例：

指标类别	最佳表现	最差表现	环比变化	改善空间
MTBF（h/百台）	连杆 479.25	生砂线 372.38	+8.3%	生砂线需提升267h
MTTR（min）	曲轴 -17.5%	后盘 +26.2%	-3.2%	后盘需缩短40min
故障次数	涂装线 30次	铝锻线 2次	-11.7%	刹车盘线需降低40%

 

2.5 应用价值与业务改进

通过FineBI故障分析看板的应用，实现了三大业务改进：

1. 维修策略优化：
   1. 针对刹车盘6#涂装线的30次故障，发现72%集中在喷漆机械臂，据此调整预防性维护计划，将该设备故障间隔从原来的23天延长至41天
   2. 生砂线MTBF未达标问题，通过分析发现是除尘系统设计缺陷，推动技术改造后使MTBF提升至528h（+41.8%）
2. 人员效率提升：
   1. 建立基于数据的维修人员绩效考核体系，将平均修复时长、一次性修复率纳入KPI
   2. 针对后盘MTTR恶化26.2%的问题，组织专项技能培训，使11月后盘修复时长缩短至124分钟（-16.3%）
3. 管理决策支持：
   1. 假期后首日故障高发规律（10/08达115次），推动实施"假期前预防性检查"机制，使11月假期后故障数降至78次（-32.2%）
   2. 机械/电气故障占比接近（45.9% vs 44.1%），调整备件库存结构，将电气备件安全库存提高15%

3. 学习总结

3.1 学习经历

本次FineBI学习历程历时8周，分为三个阶段：

 

基础学习阶段（1-3周）：系统学习数据连接、自助数据集构建和基础图表制作。初期面临最大挑战是复杂数据关联，通过反复练习"设备-故障-人员"三维度关联模型，逐渐掌握多表关联技巧。印象深刻的是首次成功计算MTBF指标时，发现实际数据比经验判断低23%，深刻体会到数据驱动的客观性价值。

 

进阶应用阶段（4-6周）：重点学习高级计算与可视化设计。在制作多层环形图时，因故障类型层级关系复杂，曾尝试5种不同的数据分组方式，最终找到既能清晰展示占比又不丢失细节的最优方案。团队协作中，与张科共同解决了设备台账与故障记录的关联难题，通过创建中间关联表实现多对多关系查询。

 

项目实战阶段（7-8周）：完整构建设备故障分析看板。经历三次重大迭代：第一版仅实现基础展示；第二版增加钻取分析功能；第三版优化视觉设计与交互体验。最终版看板获得科室主任高度认可，已纳入日常设备管理会议固定汇报材料。

3.2 个人成长

技能提升：

• 掌握FineBI全流程分析能力，包括复杂数据清洗（处理2203条记录，数据质量提升至98.7%）、多维度指标计算（创建13个衍生指标）和交互式仪表盘设计（完成8个看板页面）
• 建立系统化数据分析思维，从"问题驱动"转向"指标驱动"，形成"发现问题-定位原因-制定措施-效果追踪"的闭环分析能力
• 提升数据可视化表达能力，学会用商业故事线组织数据，使非专业人士也能快速理解分析结论

业务认知深化：

• 深刻认识到设备管理不仅是技术问题，更是数据问题。通过数据分析，发现某类轴承故障与备件批次强相关，推动备件更换使相关故障率下降62%
• 建立设备全生命周期成本意识，不再仅关注维修成本，而是综合考量故障损失、备件库存和停机影响
• 理解数据孤岛对管理的制约，积极推动设备管理科数据标准化工作，制定《设备数据采集规范》

3.3 心得体会

 

核心感悟：数据分析的价值不在于工具多先进，而在于能否解决实际业务问题。我们用MTBF数据说服管理层批准生砂线改造项目，用人员效率数据优化排班制度，用故障趋势数据调整备件采购计划——这些实实在在的业务改进，才是数据分析的真正价值所在。

 

工具应用体会：FineBI相比简道云的核心优势在于：①支持复杂指标计算，如动态时段MTBF计算；②提供多维度交叉分析，实现"设备-故障-人员"联动查询；③可视化设计更专业，特别是散点图和环形图的应用，使隐藏的问题直观呈现。最有价值的功能是数据钻取，让我们能从汇总数据一键定位到具体工单，大大提升分析效率。

 

团队协作价值：本次项目成功离不开团队协作。团队提供的的故障原因分析帮助准确定义故障类型，历史数据整理为分析提供基础。这种跨专业协作模式，值得在未来其他设备管理项目中推广。

 

未来展望：下一阶段计划实现三大目标：①通过API对接简道云实时数据，实现故障预警功能；②引入机器学习算法，构建设备剩余寿命预测模型；③扩展分析维度，整合能耗数据与故障数据，探索能效优化空间。最终目标是打造"预测性维护"体系，从被动维修转向主动预防。

 

致谢：感谢公司提供的BI学习机会，感谢FineBI培训团队的专业指导，特别感谢科室领导的支持与信任，让我们能将数据分析理念真正落地到设备管理实践中。这不仅是一次技能培训，更是设备管理科数字化转型的重要起点。

 

项目成果：本项目实施1个月，直接带来三项量化收益：①故障总数环比下降11.71%；②停机时长减少15.07%；③维修效率提升23.5%。通过FineBI构建的分析平台实现三大突破：故障总数2202次（环比-11.71%），停机时长316,335分钟（环比-15.07%），关键设备MTBF提升至479.25小时/百台。多层级数据穿透分析使故障定位效率提升40%，为预防性维护提供精准数据支撑。获评公司2025年度"BI课题一等奖"。