2025-12-EHS-Newsletter总第238期

浅谈设备维护：别等设备“突然罢工”

引言：别等设备“罢工”才想起维护

企业运作中，设备维护管理与安全、产品质量、生产效率、运营成本密切相关；大多企业通过科学的、系统的、严谨的设备维护管理策略，将设备故障扼杀在萌芽状态，大大降低停工停产、质量损耗，以及安全事故等损失和风险。反之，也有大量案例，因忽视设备维护管理酿成惨痛事故、损失。

设备维护管理，是降低设备故障、安全事故和风险的重要管理要素。

常用的设备维护管理有五种：事后维护、预防性维护（计划性维护）、预测性维护、生产维护 、主动性维护；选择合适的维护方式，对于企业来说更加重要。

一、事后维护（被动维护/故障后维修）

事后维护是指设备发生故障后才进行修理的策略，也称“亡羊补牢”式维护。

简单而言，事后维护=“坏了再修”，适合非关键、低价值、备件易得的设备；不适用于关键设备！关键设备用它等于把停机、抢修与安全风险押在运气上，风险非常大。

备注：

♦事后维护仅适用于非关键或低价值设备，这些设备故障对生产或安全影响不明显或不大。如，厂区的次要辅助或备用设备，可在损坏后再修复或更换。事后维修可减少日常维护投入。

♦对于任何关键生产设备、连续运行设备或安全相关设备，因代价和风险过高，不适合采取纯事后维护的策略。

♦事后维护，也应有“报修—隔离（LOTO）—抢修—复盘”标准化流程，且设置最小备件清单、关键故障的应急预案。

案例一：2005年美国BP炼油厂爆炸事故

♦2005年3月，美国BP德州城炼油厂在装置开车过程中发生爆炸，造成15人死亡、180多人受伤。调查显示，当时装置的一个馏分塔因操作失误和安全系统维护不到位而严重过压，大量易燃液体从大气放空管喷出，遇火源引发连环爆炸，更致命的是厂区临时办公室设在危险区域内，爆炸冲击将集装箱式临建夷为平地，人员伤亡惨重。

♦官方调查报告指出，该厂长期采用被动的事后维修方式，多次发生小事故但并没有进行全面检修，安全隐患没有得到有效排除，最终酿成灾难。

二、预防性维护（计划性维护）

预防性维护是基于时间或使用周期的计划检修保养策略，也称“计划维修”或“定期维护”。

预防性维护的特点是有计划地主动维护：维护工作一般在设备运行到一定时间时按时执行，而不是等设备出现明显故障征兆（如每运行1000小时保养一次、每月例行点检、每季度更换易损件等）。相比于事后维护，预防性维护的主要优势在于降低故障率和减少计划外停机。通过定期保养，让设备保持良好工况，降低生产中断的风险，提高设备的可靠性。由于其周期性的特点，预防性维护还便于统筹安排：企业可以将保养计划与生产计划协调，提前准备相应的备件和人员，完成维护工作。如果执行得当，预防性维护可使设备几乎“零故障”运行，保障生产连续性。

预防性维护也存在一些劣势。一是维护成本偏高：需要投入人力定期检查、更换部件，即使设备状况良好也必须停机保养。频繁的定期检修会占用生产时间，降低设备稼动率。

更换时，原本可能还有较长剩余寿命，提早报废造成浪费；反之，有些设备在两次计划检修间隔中途故障，说明固定周期不一定契合实际工况。

三是需要备件库存支持：企业必须储备预定更换的零件，增加库存成本。此外，对大量设备实施预防性维护需要完善的管理体系和执行纪律，否则容易流于形式。

预防性维护适用于对可靠性要求高、故障代价大的关键设备，例如大型生产线的核心机械、连续运行的动力设备，以及涉及安全的装置（如锅炉、起重机等），通常都需要制定严格的定期保养计划。此外，《中华人民共和国特种设备安全法》规定特种设备需定期检验和维护保养，因此特种设备（如压力容器、电梯等）也必须按周期维护和检测。

案例二：2019 年美国费城 PES 炼厂火灾与爆炸

♦ 2019年6月，美国费城PES炼厂的一只管道弯头因长期腐蚀变薄最终破裂，含氢氟酸的烃类物料瞬间泄漏成蒸气云并被点燃，引发火灾与多次爆炸。

♦调查指出，事故的导火索是典型的机械完整性问题：关键构件腐蚀失效没有被及时识别。

♦CSB进一步强调，如果企业对易腐蚀的碳钢构件实施更彻底的“全覆盖/特别强调检查”，本有机会在破裂前发现异常、避免事故。最终，这起事故造成约7.5亿美元财产损失，该厂也被关停。

三、预测性维护（状态监测维护）

预测性维护是一种依托设备状态监测和数据分析的前沿维护方式，属于“按需维护”。

不同于基于固定时间的预防性维护，预测性维护通过传感器、物联网和数据分析实时监测设备健康状态，根据实际状况来决定何时需要维护。其核心是建立设备的状态参数基线，持续采集诸如振动、温度、压力、电流、润滑油品质等运行数据，并利用算法模型分析趋势和异常。一旦检测到潜在故障征兆（如轴承振动剧烈表明磨损，温度持续上升预示过载等），系统及时发出预警，维护人员即可在故障发生前安排有针对性的检修。

预测性维护被认为是当前最有效的维护策略之一，由于只在需要时才维护，避免了不必要的检修，相比预防性维护可以降低维护频次；通过传感器数据替代人工，可以免去频繁人工停机点检。其次，通过数据分析能更加准确定位问题部位，让维修可以对症下药：振动传感器能够指出哪个轴承异响，维护人员据此更换特定零件即可。综合来看，预测性维护提高了设备可靠性和生产竞争力，是实现智能化制造的重要支撑。

预测性维护的缺点也不可忽视。

一是技术门槛和前期投入高。实施预测性维护需要安装大量传感器和监测装置，建设数据采集与分析平台，以及配备专业人员分析数据，甚至于传感器与监测装置的位置都需要规划。这些都需要相当的资金投入和技术能力，对中小企业而言可能压力较大。

二是复杂性：数据分析模型需针对不同设备故障模式进行开发，技术标准规范相对滞后，企业往往要摸索适合自己的算法和阈值，如果数据解释不当，可能出现漏报或误报。

传统维护方式在相当时间内仍然不可或缺，因此目前很多企业采用的更多是预防性维护+预测性维护的混合策略：即关键部位用预测监测，一般部位定期维护，两者结合以达到最具性价比的效果。

值得一提的是，中国在推动预测性维护标准化方面走在前列：2025年5月，工信部支持下我国专家主导制定的首个预测性维护国际标准：《 63270-1:2025 工业自动化设备及系统的预测性维护》正式发布。该标准构建了数据采集－特征提取－模型构建－决策优化的预测性维护通用模型和技术要求，标志着预测性维护在智能制造中的典型场景已形成国际共识。这一趋势表明，未来更多制造企业将采用预测性维护，实现设备管理从经验驱动转向数据驱动。

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