改进您的资产维护

通过此 6 步指南精通 Infor EAM。
改进您的资产维护

优化 Infor EAM 资产维护,确保可靠性

我们的平台能帮您揭示拖慢维护工作流的隐藏瓶颈。您可以识别导致成本增加和资产停机的排程及采购延迟。通过可视化实际工作流,您可以精简业务并提升整体可靠性。

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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优化资产维护对业务的影响

高效管理物理资产是工业、制造或设施管理运营的支柱。利用 Infor EAM 时,您实际上拥有关于设备健康状况、技术人员绩效和运营成本的数据金矿。然而,如果无法清晰掌握工单在组织中的实际流转情况,您将面临高昂的运营成本、不必要的劳动力支出以及随时可能发生的设备突发故障风险。优化资产维护不仅是为了提高修理速度,更是要将思维模式从“被动救火”转变为“主动预防”,将维护视为价值驱动因素而非成本中心。通过关注工作流,您可以确保关键资产在小问题演变成灾难性故障之前得到应有的关注。

流程挖掘如何实现维护生命周期的可视化

流程挖掘利用 Infor EAM 中已有的时间戳、状态变更和事件日志,将其转化为维护业务的动态地图。与其盯着枯燥的电子表格或上个月关闭工单的简单计数,不如直观查看每张工单从创建到关闭的真实路径。这项技术能让您发现返工检查的循环、物料申领与开工之间的漫长停顿,以及偏离标准操作程序的异常情况。这种透明度使维护经理能够看到“实际流程”,而这往往与手册上的流程大相径庭。通过揭示这些隐藏的现状,您可以基于客观数据而非个人经验做出决策。

识别维护流程中的瓶颈

Infor EAM 中最常见的待改进环节是计划与执行之间的衔接。一张工单可能会在“等待零件”状态下滞留数日,而传统的报表可能无法展示究竟是哪个供应商或哪个内部物流环节导致了延迟。流程挖掘能帮您精准定位这些瓶颈。您可能会发现,主要的延迟并非来自技术执行本身,而是源于技术检查的行政负担或财务结算流程的复杂性。通过发现这些摩擦点,您可以重新分配资源、简化审批工作流或重新谈判供应商合同,从而缩短维护活动的整体周期。减少这些延迟能直接转化为设备运行时间的增加和熟练劳动力的高效利用。

通过数据驱动可靠性与合规性

优化资产维护的最终目标是在确保完全符合安全和行业法规的同时,提高资产可用性。缩短维护工单的周期时间可以直接减少资产停机时间,从而对利润产生积极影响。此外,流程挖掘提供自动化的审计跟踪,这对合规性至关重要。您可以证明每一次技术检查、质量控制测试和安全签认都按正确顺序和规定时限完成。这种深度的细节有助于降低风险,为组织应对审计做好准备,并确保 Infor EAM 中的维护记录真实反映了现场工作。

构建可持续的维护战略

转向数据驱动的方法能让维护团队告别“救火式”工作,迈向持续改进战略。通过分析 Infor EAM 数据获得的洞察,您可以精细化资源调度、优化备件库存,并向预测性维护模型靠拢。追求卓越的旅程始于对现状的深度理解。一旦掌握了工单生命周期中的模式和低效环节,您就可以开始进行微调,从而在可靠性、安全性和成本管理方面获得显著的长期收益。将流程挖掘应用于资产维护,能确保您的组织保持竞争力,并使基础设施始终能够满足业务需求。

资产维护 工单管理 设备可靠性 预防性维护 资源规划 维护工程 工厂运营

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

Infor EAM 中堆积的大量未结工单会导致设备性能下降并增加安全风险。当维护团队无法及时处理大量请求时,关键资产往往会发生故障,导致昂贵的紧急维修和运营停机。

由于申请流程与排程阶段脱节,技术人员经常需要等待数天才能获得基本备件。这种延迟增加了平均维修时间,并导致资产停机时间超出必要范围。

依赖紧急维修而非预防性维护会导致不可预测的成本和不稳定的运营。这种反应式循环阻碍了维护部门有效规划资源,从而导致高昂的加班费和资产可靠性下降。

从收到请求到完成初步检查所需的时间通常是一个重大瓶颈。评估缓慢会延误整个计划和估算阶段,推后实际维修时间,并增加设备发生二次损坏的风险。

技术工作通常在工单在系统中正式关闭之前很久就已经完成了。这种行政滞后扭曲了绩效指标,延迟了财务结算,并使得评估实时资源可用性变得困难。

技术人员可用工时与计划维护任务之间不匹配,会导致劳动利用率低下或过度的加班。如果无法清晰了解资源调度与实际执行的对比情况,维护生产率将停滞不前。

当资产在维修后不久需要重复维护时,表明执行质量差或检查不完整。返工会消耗资源,增加总维护成本,并削弱对资产组合可靠性的信任。

未能达到高优先级设备的服务水平目标会对生产和安全产生灾难性影响。如果维护优先级管理不严,关键维修往往会因为低优先级的行政任务而延误。

预估成本与实际成本或工时之间的巨大差异使得无法准确编制维护活动预算。显著偏差表明计划流程基于错误的假设或过时的技术数据。

维护工单经常在等待财务或管理层审批时停滞,尤其是高额维修。这些延迟会导致关键资产停机时间超出必要范围,并可能引发一系列排程冲突。

如果没有关于技术人员在执行任务与行政任务上花费时间的细粒度数据,就很难提高劳动力生产率。管理人员往往缺乏可见性,无法了解团队是否在物料搬运或记录更新上花费了太多时间。

缺乏技术细节或最终签认的维护记录会带来合规风险,并阻碍未来的故障排查。如果工程师无法获取完整的历史维修记录,就不得不重复寻找解决方案,从而延长维修时间。

典型目标

定义成功的标准

清理维护积压可确保设备在小问题演变为灾难性故障之前得到必要的关注。减少待处理工单量能提高运营安全性,并防止递延维护成本的堆积,以免给未来预算带来压力。对吞吐量的关注有助于稳定设施运行并保护长期资产健康。

ProcessMind 分析 Infor EAM 中的工单账龄,识别工单停滞环节。通过可视化从请求到执行的流程,经理可以将资源重新分配到特定的瓶颈阶段,成功将积压水平降低高达 30%,确保维护运营更具响应性。

从反应式维护转变为主动维护对于最大限度提高资产运行时间和延长设备生命周期至关重要。提高计划活动的比例可以减少紧急维修带来的混乱,从而实现更可预测的资源规划并降低整体支出。这种转变直接关系到运营稳定性的提高和紧急成本的降低。

我们的平台实时跟踪纠正性工单与预防性工单之间的平衡。通过识别频繁触发紧急维修的资产,您可以在 Infor EAM 中调整维护计划以优先进行预防性操作,目标是通过更好的计划维护覆盖率,将非计划停机时间减少 20%。

当备件不可用时,技术执行往往会停滞,导致人工闲置并增加设备停机时间。缩短物料申请与零件交付之间的时间,确保技术人员到达现场后能立即完成工单。库存与维护之间的这种协作是提高劳动生产率的关键驱动因素。

ProcessMind 映射了物料请求与工单进展之间的关系,以查明采购延迟。通过优化维护团队与库存团队之间的对接,组织可以将零件等待时间减少 25% 或更多,确保在安排技术人员时物料已准备就绪。

高效调配熟练劳动力对于维持工厂或设施的高吞吐量至关重要。优化利用率包括减少通勤时间、行政开销和空闲时段,确保技术人员将更多时间花在实际的“扳手时间”上。更高的利用率意味着在不增加人手的情况下提高任务完成率。

通过流程挖掘,您可以直观查看维护生命周期各阶段的实际耗时。通过识别那些耗费大量人工却不产生价值的活动,经理可以在 Infor EAM 中重新调整班次和任务分配,使整个团队的有效工时增加高达 15%。

对于高关键性资产,达成服务水平协议 (SLA) 对业务连续性和安全性至关重要。高合规率能确保最重要的设备在规定时间内得到维护,从而保障生产目标并满足严格的监管要求。这种关注点确保了最高风险始终得到优先处理。

ProcessMind 为每张维护工单提供 SLA 里程碑的自动监控。通过标记有违约风险的工单,系统能让主管及时介入,帮助团队在最关键设备类别上实现 95% 以上的合规率。

及时进行工单的行政关闭对于准确的财务报告和最新的资产历史至关重要。延迟关闭工单会掩盖维护预算的真实状态,并阻碍可靠性工程所需重要技术数据的获取。快速关闭能提升维护系统的整体数据完整性。

我们的解决方案能识别 Infor EAM 中签认和财务结算阶段的瓶颈。通过消除冗余的审批步骤并减少手动数据录入需求,组织可以将从技术工作完成到最终行政关闭的时间缩短 40%。

快速检查是响应式维护计划的基石。缩短评估报告故障所需的时间可以加快计划和采购速度,确保在发现问题后尽快开始维修。这种速度对于防止小故障演变成重大故障至关重要。

流程挖掘跟踪从维护请求到技术检查完成之间的时长。通过发现因信息缺乏或排程冲突导致检查延迟的模式,您可以大幅缩短检查前置时间,并提高整体响应速度。

“一次性修复”对资源效率和资产可靠性至关重要。高返工率通常意味着技术人员培训不足、备件质量问题或技术指令不清晰,这些都会导致成本增加和额外的设备停机。减少返工能直接提升整个资产群的可靠性。

ProcessMind 通过识别工单关闭后短时间内需要再次维护的资产来检测返工循环。这种洞察使经理能够解决技术执行阶段的根本原因,目标是将重复故障减少 50%,并提高维护干预的质量。

准确的成本估算对预算完整性和长期财务规划至关重要。当实际成本频繁超出预算时,会产生资金缺口,并暴露出维护计划和采购阶段的低效。更好的数据一致性能确保维护工作控制在年度预算约束内。

通过比较数千个工单的计划成本与实际成本,我们的平台能识别出偏差较大的特定资产类别或维护类型。这些数据能够支持在 Infor EAM 中建立更精确的估算模型,通过数据驱动的计划将预算偏差降低高达 20%。

手动或复杂的审批链往往会不必要地延误关键维护工作。加速这些工作流能确保快速调动资源,特别是对于不能等待行政签认的高优先级或安全相关任务。高效的审批意味着更快的修复时间和更高的工厂安全性。

ProcessMind 可视化审批流程的每一步,识别出工单停滞的具体人员或部门。通过优化这些数字化工作流,可将审批阶段的总耗时缩短 35%,从而加速技术工作的启动,并减少计划团队的空闲等待时间。

监管审计和有效的资产生命周期管理需要维护活动的详尽文档。缺少技术日志或数据字段不完整可能导致合规性处罚,并丢失根本原因分析所需的历史见解。一致的记录支持更好的长期工程决策。

我们的分析引擎在工单关闭时检查所需文档的存在情况和质量。通过识别日志不完整率较高的技术人员或部门,管理人员可以实施有针对性的培训和流程规范,以确保 Infor EAM 内的数据实现 100% 合规。

最小化平均修复时间 (MTTR) 是任何注重资产可用性的维护组织的首要目标。更快的修复意味着生产线停机时间更短,对突发设备故障的响应更敏捷。这种改进能直接提升整个组织的整体设备效率 (OEE)。

ProcessMind 将端到端维修周期分解为从“开始执行”到“技术签认”的各个独立阶段。通过识别执行过程中耗时最长的特定活动,您可以实施针对性的流程改进,将平均修复时间缩短 15% 到 20%。

资产维护改进的六个步骤

1

下载模板

操作指南

获取专为 Infor EAM 维护工单和资产记录设计的标准化 Excel 模板。

为何重要

确保您的维护数据符合流程挖掘要求,节省数据映射和准备时间。

预期成果

为您准备好的维护数据模板。

您的维护见解

可视化您的整个资产维护生命周期

我们的平台能映射您的实际维护工作流,精准展示工单在 Infor EAM 中的流转情况。零件订购和人工排程中的每一个瓶颈都将清晰可见。
  • 梳理您的端到端工单流程
  • 识别零件采购中的瓶颈
  • 发现技术人员排程中的低效环节
  • 跨维护站点比较绩效
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

经验证的成果

优化资产维护绩效

在 Infor EAM 中对维护工单应用流程挖掘的组织,能够持续发现隐藏的低效环节,从而缩短周期并提高设备可靠性。这些指标代表了通过数据驱动的流程优化所能获得的典型运营收益。

0 %
维修周期缩短

降低平均修复时间

理顺从维护请求到最终关闭的路径,可最大限度减少设备停机时间并提高整体运营可用性。

+ 0 %
转向主动维护

预防性维护比例增加

识别预防性维护 (PM) 排程中的瓶颈,有助于组织从成本高昂的反应性维修转向更稳定的计划性维护模式。

0 %
劳动利用率增益

增值“扳手时间”增加

减少行政开销和等待时间,确保技术人员将更多时间花在技术维修而非文档处理上。

0 %
关键资产合规性

SLA 达成率提升

有针对性的流程改进可确保高关键性资产得到优先关注,从而满足严格的服务水平协议 (SLA) 和安全目标。

0 days
更快的零件采购

缩短物料前置时间

消除物料申领与开工之间的延迟,可避免技术人员因等待必要备件和物料而造成窝工。

0 %
降低维护返工率

减少重复维修周期

分析返工循环有助于识别技术技能差距等根本原因,从而实现更一致的“一次性修复”执行。

结果因流程复杂性和数据质量而异。这些数字代表了在各种维护实施中观察到的典型改进。

推荐数据

从最重要的核心数据点开始,以获得即时效果。
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

维护工单的唯一标识符。

为何重要

它是重建流程流向和唯一标识每个维护案例的基础主键。

维护生命周期中发生的具体步骤或状态变更。

为何重要

它定义了流程图中的节点,是理解每个步骤发生情况的必要基础。

活动发生的日期和时间。

为何重要

它为所有基于时间的分析和排序提供了必要的时间维度。

将工单分类为预防性、纠正性或预测性维护。

为何重要

对“维护类型分布”仪表板和分析可靠性战略至关重要。

正在维护的设备或资产的唯一标识符。

为何重要

对于将流程绩效与物理基础设施关联至关重要。

负责该工作的维护部门或班组。

为何重要

支持资源规划和部门绩效分析。

分配执行任务的具体人员或资源。

为何重要

支持“劳动生产率与排程”仪表板分析。

分配给维护工单的紧急程度。

为何重要

对验证紧急工作是否得到适当关注至关重要。

工单的计划预算。

为何重要

支持预估成本与实际成本分析仪表板。

人工、物料和服务成本的最终总和。

为何重要

财务结算和效率分析的核心指标。

工单必须完成的最后期限。

为何重要

关键资产 SLA 绩效仪表板所需。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

标志着维护需求首次进入系统,通常源自服务门户或呼叫中心界面。在 Infor EAM 中,这通常在转换为正式工单前,于“呼叫”或“请求”实体中创建记录时捕获。

为何重要

作为计算维护积压增长率和总解决时间的起点。对于识别维护部门面临的真实需求至关重要。

代表正式创建工单对象(无论是从请求转换而来还是直接创建)。此事件开始跟踪该维护案例的成本、资源和状态历史。

为何重要

“积压与吞吐量监控”的主要案例创建事件。区分了请求阶段和实际的维护管理工作流。

表示对资产开始进行实体工作的实际时间。通常根据第一个人工预订时间戳或特定的移动端状态更新来推断。

为何重要

对计算物料申领提前期和技术人员利用效率至关重要。区分“排程时间”和“工作时间”。

代表正在进行的维护工作,通过技术人员登记的工时进行捕获。单个工单可能会多次重复此活动。

为何重要

为“技术人员利用效率”KPI 和“人工估算准确度”提供数据。如果频率很高但未完成,可能预示维修难度大。

标志着维护任务在技术层面的完成。资产恢复使用,尽管可能仍需处理财务和行政后续任务。

为何重要

关键资产 SLA 绩效的终点。区分“工作完成”与“文书处理完成”。

最终的行政步骤,此时工单被归档,不能再记入任何成本。这标志着案例生命周期的结束。

为何重要

终止行政关闭效率衡量。这对于保持数据整洁并防止出现“僵尸”待办工单至关重要。

常见问题

常见问题

流程挖掘对 Infor EAM 中的交易日志应用专门的算法,以可视化维护工单的端到端流程。它能揭示每个请求从创建到关闭的实际路径,识别真实业务中发生的延迟或偏差。

数据通常使用标准数据库连接器或 API 调用从核心工单和活动表(如 EVT 和 ACT)中提取。您需要导出跟踪状态变更、时间戳和资源分配的事件日志,以构建流程模型。

通过精准定位工单停滞的特定阶段(如等待零件或等待经理审批),您可以解决延迟的根本原因。将这些瓶颈可视化后,您可以针对性地改进审批工作流或物料申领周期,确保任务持续推进。

初始数据提取配置完成后,通常在两到四周内即可生成首批流程图。具体时间取决于您的 Infor EAM 配置复杂程度以及历史工单数据的可用性。

最低要求包括唯一的工单标识符、每个状态变更的时间戳以及活动描述。添加设备类型、部门或技术人员 ID 等维度,可以进行更深入的筛选和更精细的团队绩效分析。

流程挖掘利用“工单类型”字段自动分类并对比不同的维护策略。您可以分析为什么预防性任务相对于紧急维修会有延迟,并寻找优化排程平衡的机会。

该分析揭示了工单指派与实际执行之间的差距,突出了空闲时段或行政开销。这种可见性有助于管理人员更有效地重新安排人工,并确保技术人员将更多时间花在实际维护任务上。

您无需更改当前流程即可开始,但分析通常会揭示数据录入不一致的地方。改进团队记录状态更新和完成情况的方式,将显著提高未来流程挖掘见解的准确性和价值。

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