提升您的资产维护水平

Hexagon EAM 优化 6 步指南
提升您的资产维护水平

优化 Hexagon EAM 资产维护以缩短停机时间

我们的平台为您提供工作流的深度可见性,精准定位延迟和资源缺口发生的环节。通过分析作业流程,您可以识别导致设备停机或合规风险的潜在瓶颈。利用这些洞察优化您的运营,确保维护结果更加可预测。

下载 我们的预配置数据模板,解决常见挑战,实现您的效率目标。遵循我们的六步改进计划并参考数据模板指南,优化您的运营。

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优化资产维护的战略价值

在资产密集型行业中,维护部门往往被简单地视为成本控制中心,但其真正的价值在于确保设备的可用性和运营安全。一旦资产维护流程效率低下,其后果将波及整个企业:非计划停机导致生产目标无法达成,而管理不善的预防性维护则可能导致设备过早失效。在 Hexagon EAM 中优化这些工作流,不仅是为了更快地关闭工单,更是为了确保从技术人工到昂贵备件的每一项资源都能发挥最大效能。通过专注于流程优化,您可以将维护策略从被动“救火”转变为主动、可靠的运营模式。

将 Hexagon EAM 数据转化为可执行的智能分析

Hexagon EAM 是捕获维护活动的强大引擎,但海量的状态更新和历史记录往往让人迷失方向。流程挖掘正是连接原始数据与战略决策的桥梁。通过分析每张工单留下的数字化足迹,您可以还原现实中维护任务的真实流向。这超越了传统的报表功能,能为您清晰展示工作的停滞点、审批延迟发生的位置,以及流程在何处偏离轨道变成了低效的临时方案。您无需再猜测为何特定类别的资产总是积压工单,而是可以直观地看到导致这些延迟的确切事件序列。

识别维护生命周期中的结构性低效

分析维护流程最显著的优势之一,是能够将实际维修工时(wrench time)与行政或物流等待时间区分开来。在许多 Hexagon EAM 环境中,一张工单可能有 70% 的生命周期处于“挂起”状态,等待备件、专业工具或主管签字。流程挖掘让您能够量化这些隐藏的瓶颈。例如,您可能会发现,从“生成工单”到“完成技术检查”的衔接经常受阻,原因可能是移动设备同步不及时或部门间沟通延迟。通过识别这些结构性缺口,您可以实施有针对性的改进,如优化领料申请工作流或简化高优先级任务的排程。

实现设备可靠性的可衡量提升

改进资产维护流程的最终目标是提高设备的可靠性和使用寿命,同时降低总拥有成本。缩短维护干预的周期时间将直接改善平均维修时间 (MTTR) 并提升综合设备效率 (OEE)。此外,精简的流程可确保合规与安全标准不仅得到执行,而且在 Hexagon EAM 中得到准确记录。这种透明度在监管审计中价值连城,因为它证明了每项必需的检查和测试活动都是按照正确顺序、在规定时间内完成的。其结果是企业运营更具韧性,能够预测维护需求,而非仅仅对故障做出反应。

开启数据驱动的维护转型之旅

改进维护运营是一项持续的征程,而非一劳永逸的项目。第一步是利用 Hexagon EAM 中现有的数据,客观审视现状。在开始探索流程分析带来的洞察时,请先关注那些能带来显著影响的小改进,为更大规模的数字化转型积累动力。通过系统地解决维护流中暴露的瓶颈和偏差,您可以赋能团队更智能地工作,延长资产运行寿命,并直接提升企业的盈利能力。

资产维护 工单管理 设备可靠性 维护经理 设施管理 可靠性工程 MRO 供应链

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

工单常因等待技术计划或资源估算而在初始阶段停滞,导致关键设备维修严重延迟。Hexagon EAM 中的这种低效现象会增加机器停机时间,使维护团队陷入被动应付而非主动维护的境地。ProcessMind 将工单生成到排程之间的衔接时间可视化,从而精准定位计划流程停滞的环节。通过识别这些瓶颈,管理人员可以调整计划工作流和资源分配,加速维护周期。

过度依赖非计划的紧急工单会导致资源排程混乱,并显著推高维护成本。当大部分任务都是响应式维护时,团队将无法执行必要的预防性维护,最终导致资产组合的整体健康状况恶化。我们的平台分析 Hexagon EAM 中的请求源和维护类型属性,以揭示紧急工作与计划工作的比例。这种可见性有助于企业将重心转向预防性策略,降低与紧急维修相关的高昂成本。

维护任务经常因为排定开工时缺少必要的备件而陷入停滞。Hexagon EAM 中这些与物料相关的延迟打乱了技术人员的日程,并延长了资产脱离服务的时间,从而对生产运营效率产生负面影响。ProcessMind 追踪领料申请活动及其与开工时间的关联,以识别系统性的供应链问题。通过发现这些缺口,维护经理可以优化库存水平,并确保备件在技术团队需要时准时就绪。

高成本或高优先级的维护任务往往面临漫长的管理或安全审批等待时间,这在维护生命周期中造成了不必要的摩擦。即使资产处于严重的故障状态,这些行政延迟也会阻碍技术人员开工。通过绘制从生成工单到审批签字的路径,我们的解决方案突出了审批停滞的具体节点。这种洞察使企业能够简化 Hexagon EAM 中的内部授权工作流,并缩短总维修时间。

跳过或仓促完成质控测试和签收环节会带来巨大的安全风险,并导致设备返工。如果这些关键验证步骤在 Hexagon EAM 中未能一致执行,故障复发和资产受损的可能性就会增加。ProcessMind 监控活动顺序,确保每个相关工单在关闭前都执行了质控测试。这提供了透明的审计轨迹,助力维护负责人保持高水平的安全标准和运营可靠性。

未结且无进展的陈旧工单数量不断增加,表明维护策略失效以及存在隐藏的技术债务。Hexagon EAM 中的这些积压掩盖了资产健康状况的真实面貌,使管理层难以优先处理最关键的维修。我们的分析通过计算自上次活动以来经过的时间来识别停滞工单,从而实现对积压的彻底清理。之后,管理人员可以集中精力清除旧任务,提高维护部门的吞吐量。

预估工时与实际记录工时之间的巨大差异往往会导致资源计划不周和预算超支。如果没有关于技术人员时间分配的准确数据,几乎不可能优化维护计划或证明增加人员需求的合理性。ProcessMind 比较了不同资产类别和维护类型的预估成本与实际使用工时。这种数据驱动的方法有助于团队完善 Hexagon EAM 中的估算模型,并确保人力资源得到最高效的配置。

当工单频繁被重新开启,或在完工后不久就需要后续任务时,这表明原始维修未能正确执行。这种返工循环浪费了宝贵的工时,并增加了资产的总拥有成本。通过分析重新开启案例或同一资产重复活动的事件日志,我们的平台可以识别低质量执行的模式。这使维护主管能够针对技能缺口开展工作,并提升员工的技术培训。

依赖外部承包商进行维护往往会导致交付周期不稳定和维修质量难以预测,从而扰乱内部运营。如果无法在 Hexagon EAM 中清晰查看承包商的执行速度,就很难要求供应商对其服务等级协议 (SLA) 负责。ProcessMind 按指定的技术人员和部门对维护流程进行细分,以对比内部与外部的绩效。这种透明度有助于企业谈判更佳的合同,并为关键任务选择最可靠的服务提供商。

维修实际完成与最终财务结算之间的时间差,往往导致预算跟踪和报告不准确。如果费用未在 Hexagon EAM 中及时入账,会扭曲维护支出状况,并增加期末财务结账的复杂性。我们的解决方案跟踪从工单完工到财务结算的流程,识别会计环节中的行政瓶颈。通过缩短此周期,企业可以更实时地了解维护费用,提升整体财务管控能力。

对非关键维修过度使用高优先级标签会导致“狼来了”效应,使真正紧急的问题淹没在海量的“看似紧迫”的工单中。这种做法在 Hexagon EAM 中会耗尽资源,导致团队无法专注于对生产影响最大的设备。ProcessMind 会根据实际关键性得分和资产类别评估优先级分布。该分析有助于管理层执行更严格的优先级准则,确保维护工作与业务核心需求保持一致。

未能在维护记录中准确、按序更新信息可能导致严重的监管合规问题和审计失败。工单生命周期中不完整的数据录入使得证明在危险维修期间遵守了安全协议变得非常困难。通过分析活动顺序和必需属性的存在情况,我们的平台会标记不符合文档标准的工单。这确保了 Hexagon EAM 中的每一次维护操作都完全合规,并随时准备接受检查。

典型目标

定义成功的标准

加速从维护申请到可行计划的转变,对于最大限度缩短设备停机时间至关重要。高效的计划可确保技术人员在到达现场前拥有明确的指令和必要的工具,从而最大化维护团队的产能并减少资产不可用性。缩短从申请到排程的时间有助于维护整个设备组合的健康度。

ProcessMind 可识别 Hexagon EAM 计划和估算阶段的特定瓶颈。通过可视化每个计划子阶段所花费的时间,管理人员可以精准发现延迟环节,并通过实施自动化将交付周期缩短多达 40%。这种可见性带来了更精简的准备阶段,确保资源时刻处于待命状态。

从被动应急维修转向有计划的预防性任务,可显著减少计划外停机时间并降低长期维修成本。主动策略有助于实现更好的资源平衡,并确保关键资产在发生灾难性故障之前得到维护。这一转型提高了维护预算的可预测性,并延长了昂贵机械的使用寿命。

通过流程挖掘,企业可以对比应急工单与计划工单的路径,从而识别触发被动作业的因素。ProcessMind 助力重新配置维护排程以优先处理预防性活动,目标是减少 20% 的应急干预。通过分析故障循环的根本原因,管理人员可以调整 Hexagon EAM 设置,使其更有利于主动资产关怀。

确保物料和备件在技术人员计划施工时准确到位,可以防止窝工和多次往返现场。采购流程与维护排程之间的有效同步直接影响一次修复率。此目标旨在使供应链活动与技术维护需求对齐,以消除等待期。

ProcessMind 将领料申请生命周期与工单计划进行关联追踪,揭示由于缺少零件而导致工作暂停的缺口。通过优化 Hexagon EAM 中的这些触点,企业可以大幅减少与采购相关的延迟。分析结果展示了物料在申请阶段停留的具体时长,从而能更好地与仓库和外部供应商进行协调。

高昂维修费用或资本项目漫长的审批周期可能导致关键资产长时间处于停机状态。简化这些行政工作流可确保技术团队能够推进维修,而不会遭受不必要的官僚延迟。更快的审批直接转化为更高的资产可用性和更及时的维护服务水平。

流程挖掘清晰展示了审批层级,并突出了工单在哪些特定级别停滞。管理人员可以利用这些洞察在 Hexagon EAM 中调整审批阈值或实现简单授权的自动化,有可能将行政等待时间缩短一半。这确保了高优先级的维护任务能在系统中快速流转,而不会被卡在管理层的排队中。

降低返工频率对于保持高资产可靠性和控制人工成本至关重要。每一项重复的任务都代表着资源的浪费,并增加了本可以通过更好的执行来避免的设备停机时间。提高初次维修的质量可确保资产在整个计划周期内保持运行。

ProcessMind 可以识别同一资产的工单在关闭后不久又重新开启的模式。通过分析这些返工循环,维护负责人可以发现培训缺口或工具需求,从而确保技术任务在第一次执行时就正确无误。消除这些循环可以将整个部门的技术人员效率提高 15% 以上。

可控的工单积压是维护组织健康运作的标志,意味着能够跟上设备的磨损速度。减少未完成工单的数量可以防止风险累积,并确保在常规检查中发现二次故障。专注于清理任务序列将带来更稳定、更可预测的运营环境。

流程挖掘可以揭示每个未结工单的账龄和状态,突出导致积压增长的停滞任务。ProcessMind 帮助团队确定这些陈旧项目的优先级并重新分配资源以清理序列,从而提高整体系统吞吐量。通过识别工单在某些部门停滞的原因,企业可以实施针对性策略来更快地完成未结工作。

提高技术人员的实际作业时间(相对于行政或差旅任务)是提升运营效率的关键。合理的工时跟踪可确保在最合适的时间将合适的技能应用于对应任务。此目标旨在消除非生产性工时,提升技术团队的整体产能。

通过分析工单从开始到签收的时间间隔,ProcessMind 能够识别生产力较低或排程效率不高的阶段。这有助于在 Hexagon EAM 中实现更佳的资源平衡,并提供更准确的工时预测。管理人员可以利用这些数据优化排程算法,确保技术人员的部署达到最优效果。

在工业环境中,严格遵守安全和质量协议是不可逾越的红线。标准化这些检查可确保每台重新投入使用的设备都符合监管要求和内部性能标准。这降低了事故风险,并确保维护工作始终符合技术规格。

流程挖掘监控活动顺序,确保质量控制测试和安全签字每次都按正确顺序进行。ProcessMind 会在步骤被跳过时向管理人员发出偏差警报,确保 100% 符合安全指令。这种自动化监控取代了人工抽检,实现了对每个工单流程遵循情况的全方位审视。

关闭维护活动的财务闭环对于准确的预算编制和成本控制至关重要。更快的工单结算可确保实际成本及时反映在财务报表中,从而实现更灵活的财政管理。这种透明度有助于部门控制在预算内,并为未来的财务规划提供更优质的数据。

ProcessMind 追踪从工作完成到最终财务结算的流程,识别 Hexagon EAM 中导致流程停滞的人工步骤或数据错误。通过消除这些摩擦点,企业可以加速财务生命周期并提高资产成本追踪的准确性。这显著缩短了每月对账维护支出所需的时间。

完整且准确的维护记录对于通过审计和调查资产故障至关重要。高质量的文档提供了清晰的审计追踪,记录了“何时、由谁、做了什么”,从而保护企业免受法律责任。一致的数据录入还能提升长期资产历史报告的质量。

流程挖掘会突出显示在文档缺失或步骤不完整的情况下关闭的工单。借助 ProcessMind,管理员可以强制执行数据录入标准,确保在工单进入下一阶段之前填满所有必填字段和技术注释。这种系统性的合规方法确保了 Hexagon EAM 中的资产维护记录始终处于随时可审计的状态。

对于依赖第三方服务提供商的企业而言,监控承包商效率对成本管理至关重要。确保承包商达到约定的服务水平并遵循内部程序,可以防止超支并保证质量。强化监管有助于建立更好的供应商关系,并实现更可靠的服务交付。

ProcessMind 支持对内部与外部维护绩效进行并排对比。通过分析特定供应商的周期时间和返工率,管理人员可以谈下更有利的合同,并要求服务提供商对其表现负责。这种数据驱动的方法确保了承包商支出能够带来预期价值,并符合企业标准。

高效的维护要求关键资产先于低优先级设备得到关注。执行真实的优先级标准可防止资源被挪用到次要任务,从而避免关键系统面临风险。这确保了维护工作始终与业务最紧迫的需求保持一致。

流程挖掘可以检测出低优先级工单的处理速度快于高优先级工单的情况。ProcessMind 提供了必要的透明度,以便根据实际业务关键度评分重新调整团队活动,确保资源始终集中在最重要的领域。这种对齐有助于通过保护核心设备来降低重大生产中断的风险。

改进 Hexagon EAM 中的资产维护

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下载模板

操作指南

下载专为 Hexagon EAM 维护活动设计的 Excel 模板,包含工单头和状态日志。

为何重要

从预定义的结构开始,可确保您的数据符合流程挖掘要求,防止后期出现映射错误。

预期成果

专为您的维护数据准备的标准模板

您的维护洞察

揭秘资产生命周期的全貌

ProcessMind 揭秘 Hexagon EAM 工作流中每个隐藏的细节,从工单延迟到合规漏洞。您将获得一张实时、清晰的维护运营实际运作图谱。
  • 绘制端到端工单旅程图
  • 发现维护周期中的潜在瓶颈
  • 比较不同资产类型的绩效
  • 跟踪实时 KPI 以缩短设备停机时间
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

典型成果

显著提升资产性能

通过分析 Hexagon EAM 中的维护工单生命周期,企业可以识别阻碍资产可靠性的瓶颈和低效环节。这些结果展示了通过数据驱动的流程优化所实现的效率提升。

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转向预防性维护

主动性工作增加

通过识别 Hexagon EAM 中的高频故障模式,企业可以从被动的应急维修转型为主动的计划性维护。

0 days
加速计划周期

计划时间缩短

缩短计划和估算阶段所花费的时间,可确保技术人员更快地收到带有正确物料和说明的工单。

0 %
减少维护返工

更低的重复维修率

流程挖掘可检测出需要多次技术干预的工单,帮助管理人员解决诸如工具选择不当或技能缺失等根本原因。

0 %
安全审计合规性

质量检查文档

对质量控制测试的持续监控可确保每个关键资产在工单技术完工前都经过了强制性的安全检查。

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维护工单积压减少

未结工单数量减少

通过执行基于优先级的资源分配,维护团队可以系统地减少陈旧工单的数量,并提升资产的整体运行时间。

这些数据代表了各种实施案例中观察到的常见改进。实际结果取决于流程复杂度、数据质量和具体的运营环境。

推荐数据

从最重要的属性和活动开始,然后根据需要进行扩展。
不熟悉事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需关键数据点

将工单分类为预防性、纠正性或紧急维修。

为何重要

它支持“预防性维护比例分析”仪表板,并有助于识别减少响应式工作的机会。

分配给工单的紧急程度。

为何重要

它对于“优先级升级和资源审计”仪表板至关重要,可确保关键任务得到正确优先处理。

负责执行工作的部门或工作中心。

为何重要

它支持“技术人员劳动生产率”仪表板,并有助于在不同工种间有效分配资源。

执行此活动的用户ID。

为何重要

它支持对整个维护生命周期的用户行为和资源利用情况进行分析。

工单的计划截止日期。

为何重要

它对于“承包商 SLA 达成监控器”以及评估计划准确性至关重要。

受维护设备或设施的唯一标识符。

为何重要

它是计算资产可靠性指标以及了解维护力量集中在哪里的基础。

该工单名下记录的总小时数。

为何重要

它是“技术人员劳动生产率”仪表板和“工时差异”KPI 的主要数据源。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

系统中维护工单记录的初始创建。此事件建立了 case 并捕获了整个维护生命周期的初始时间戳。

为何重要

标记流程实例的开始,并为衡量总解决时间设定基准。对于计算积压账龄至关重要。

表示工单已通过计划和估算审核的状态更改。它意味着工作获准继续进行。

为何重要

通过标记计划阶段的结束来支持“维护计划速度”分析。职责分离合规性检查。

技术人员已开始对资产进行实际作业。通常以状态更改为“进行中”或首次录入工时的时间戳为标记。

为何重要

积压计算的终点和现场维修工时的起点。对于 SLA 达成率至关重要。

备件从库房实际发出并计入工单。这代表了物料消耗。

为何重要

物料可用性周期时间的终点。识别那些由于缺少零件而导致开工后停滞的延迟。

技术人员记录工单的实际工作时间。每个案例可能会多次发生此活动。

为何重要

工时差异和技术人员劳动生产率仪表板的基础。揭示了实际投入与计划的对比。

技术工作已结束,技术人员已将工作标记为完成。资产恢复运行。

为何重要

端到端生命周期时长和平均维修时间的关键里程碑。停止停机时间计时。

工单已在财务上锁定并归档。无法再录入任何成本或工时。

为何重要

流程结束。对于“财务结算处理”分析和锁定最终成本至关重要。

常见问题

常见问题

流程挖掘从您的 Hexagon EAM 系统中提取事件日志,以可视化展现工单从创建到关闭的实际流程。通过识别计划延迟或审批周期过长等瓶颈所在,您可以实施针对性改进,从而提高技术人员效率并缩短停机时间。

开始分析前,您至少需要三个数据点:唯一的工单 ID、活动名称(如状态更改或审批)以及每个活动的时间戳。大多数实施案例从 R5EVENTS 和 R5ACTCHECKLISTS 表中提取数据,以构建维护生命周期的全景视图。

是的,它可以识别工单停滞的具体阶段,例如等待备件或技术人员到岗。通过将这些摩擦点可视化,管理层可以重新分配资源以清理现有积压,并调整排程逻辑以防止未来再次堆积。

流程挖掘通过跟踪每个工单的来源和优先级,揭示应急维修与计划性维护的比例。您可以分析资产频繁故障的根本原因,并优化预防性维护排程,在发生重大故障前及时干预。

一旦建立与 Hexagon EAM 的数据连接,大多数企业在两到四周内即可看到初步的流程可视化。第一阶段通常侧重于工单计划和采购延迟等高影响力领域,从而为维护团队提供即时价值。

系统监控强制性安全审批和质量检查的顺序,确保其符合公司政策。如果步骤被跳过或执行顺序错误,工具会自动标记这些合规性缺口,供管理层审阅。

通过按指派的供应商或承包商筛选工单,您可以将他们的实际表现与服务水平协议进行对比。这种可见性让您能识别哪些承包商始终能按时交付,而哪些在重复维修或文档延迟提交方面存在问题。

该工具可以识别工单被重新开启,或同一资产在短时间内发生类似维修的模式。分析这些循环有助于确定问题是源于备件质量差、技术人员培训不足,还是诊断程序有误。

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