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EAM在上海地铁设备维护管理中的应用

发布日期:2016-01-12    来源:作者:陈丰宇 薛蓓依 单位:上海轨道交通维护保障中心      点击数:23347

       一、引言
       上海地铁自1993年一号线运营以来,经过近20年的建设已经形成了十一条线路、424公里的轨道交通网络。在这20年的建设中形成了几百亿规模资产,管理这些资金和规模庞大的资产对上海地铁各级管理人员带来了巨大的挑战,唯有通过信息化手段才能有效管理这些资产,保障地铁网络的安全运行。
       上海地铁自2001年即制定了总体规划、分布实施的信息化建设规划,其中把EAM系统建设作为一个核心生产管理系统进行重点建设,EAM系统建设前后经过三期,建设周期长达十余年,目前已经覆盖整个上海地铁维保中心所属5个专业公司。
       维保中心作为上海地铁主要设施设备维护管理单位,承担着保障设备设施安全运行的重要责任,如何在网络化运营条件下管理好设备设施以及最大化降低成本是维保中心的管理重点,维保中心通过EAM管理系统的应用逐步实现维修过程的精细化管理。
       二、需求及目标
       EAM系统是上海地铁各专业系统的设备资产及其维护进行管理的业务系统,以实现以下业务需求目标:
       1、实现上海轨道交通线网设备及基地设备的全生命周期管理,从新线建设、移交、日常运行、日常维护保养、各类规程化维修,一直到设备更新、报废的全过程管理。在此过程中需要记录每台设备的履历,包括静态信息和动态信息。
       2、通过系统实现各类专业设备的故障维修管理、计划性维修以及预防性维修等常规维修维护业务处理,并为实施设备状态维修及可靠性维修提供支持。
       3、通过EAM系统的工单实现维修维护作业过程管理,通过工单实现设备、人员、物料、工具等资产资源的综合调度管理。
       4、通过EAM系统对物资进行规范化管理,从统一化的物资编码到规范的仓储管理、备件消耗管理以及周转件跟踪管理。
       5、优化工作流程,规范技术规程,统一基础数据管理,为管理决策提供科学、有效的数据,更好地支持管理者分析决策。
       三、系统的核心功能模块
       1、车辆管理
       (1)车辆信息管理
       车辆信息管理包括:车辆模板结构管理、列车序列结构管理以及功能故障树管理。车辆信息管理实现重要部件序列跟踪以及通用部件的位置管理,通过车辆结构管理实现车辆部件信息与库存部件信息的联动、批量子设备/部件维修与更换管理;通过列车序列结构管理实现车辆部件质量跟踪管理和维修、保养过程的管理以及部件寿命的跟踪管理;通过功能故障结构有效实现了车辆故障管理,为车辆RAMS管理提供了准确且有效的数据。
       (2)车辆计划管理
       通过专用的车辆检修计划建立模块,进行日检、均衡性、架(大)修计划的编制与管理;实现检修计划的执行与资源分类管理,提供辅助决策,合理安排检修作业时间和资源;通过车辆参数管理模块,实现车辆运行里程管理及运行时间跟踪管理,通过运行参数触发架(大)修维修计划。在车辆参数模块管理基础上,通过扩展应用实现轮对等重要设备参数的跟踪管理,当某个参数超过设定警戒值时自动生成故障报告单,通知维护部门对该轮对进行检测和检查。
       2、设备管理
       设备管理模块涵盖了通号、供电、工务等固定设施设备、移动设施设备以及线性设备资产,包括通信、信号、结构、轨道、桥梁、供电、接触网、工程车辆等生产设备。设备台账管理通过设备树的组织方式实现了线路、专业、系统的层次化管理需求,并从位置、工艺等不同的管理角度对轨道交通线网设备的各项业务进行管理,包括设备的编码、设备台帐、技术参数、设备分类、备品备件、设备状态信息、基本出厂参数、特殊出厂参数、型号规范等。
       EAM系统实现的功能模块如下:
       (1)图形化设备结构树
       通过图形化的设备管理可以实现设备的图形展示、设备图形与设备台帐信息的关联。从图形化结构可以查看设备之间的连接关系、设备的维修历史、移动履历,同时也可以生成新的工单、故障报告。
       (2)设备基础信息的管理
       设备的基本信息包括设备编码、设备名称、序列号信息,设备类型、类别、空间位置,制造厂家、供应厂家等静态信息。在EAM系统建设过程中,设备编码规范的制定是设备信息管理中的重点,上海地铁通过分层编码结构实现设备编码管理,并在应用实践过程中进行持续改进,最终借助EAM 系统的管理有效实现了设备编码规范化管理。
       (3)设备备品备件管理
       EAM 系统支持了每台设备常用备件的管理,在维修和检修工单执行时,可以快速从设备备件列表中选取所需备件,大大提高了备件识别和领用的准确性,提高了工作效率。
       (4)设备参数管理
       通过模板化的设备参数管理,对设备的具体参数进行维护,设置参数的上下限阀值以及设备常规技术参数,为状态维修及常规预防性维修提供有效且准确的设备参数。因上海地铁各条线路同类型设备涉及不同的厂家,型号规格差异较大,对于设备参数的维护管理尤其重要。
       3、故障管理
       上海地铁在生产管理过程中的故障包括两大分类:一是正线运行故障,二是在日常检修和维护保养中发现的故障,对正线运行故障处置的流程如下图。
      

       (1)故障登记
       故障发生后由发现人员通知OCC(单条轨道交通线路控制中心)调度人员,OCC调度人员在故障报修平台中登记故障信息,并分发到负责单位(设备维护单位),若一个故障现象涉及多个单位则同时分发。
       (2)故障的接收及分发
       各专业公司在OCC的值班调度,在接收到故障报告后协调处理故障,对于无法处理的故障通过系统分发到检修班组,并形成工单。
       (3)故障处理
       EAM系统对正线发生的故障,提供了快速工单处理及常规工单处理的业务功能,针对不同故障等级的工单采取不同的处理方法,简化检修班组的操作。在故障处理过程中通过对工单状态和故障处理状态来跟踪执行情况。
       (4)故障跟踪与注销
       对无法及时处理的故障或者因缺少备件而延迟修复的故障,驻勤调度需要跟踪登记处理说明。对于故障处理完毕的工单由检修班组在系统中进行完工确认,并提交驻勤调度关闭故障报告。
       4、工单管理
       上海地铁的EAM应用系统中,工单是核心主体,既是生产计划人员、生产调度人员、检修班组、检修人员进行信息交互的载体,也是资源管理的载体。EAM系统通过工单对维修过程中发生的物资、人工、委外费用进行跟踪管理,并自动更新到设备台帐和工单层次结构中。
      

       5、预防性维护管理
       预防性维护包括单项预防性维护和巡检维护。对于重复性的维护工作,通过建立预防性维护策略可以减少工作量。预防性维护主要用于计划性检修,如大修、小修等。可以把预防性维护形象地理解为创建工单的模板。巡检维护应用于工务对轨道、桥梁、结构的日常巡检以及供电对变电站、供电线路的巡检。
       上海地铁应用的EAM系统为预防性维护提供了三种模式:基于日历时间、基于检测点、基于事件,分别用于不同的场合,同时系统也支持这三种条件的任意组合。预防性维护策略建立在各个专业对设备维修规程的技术规范上,维修计划根据设备规程进行编制,主要取决于设备运行周期和基于设备状态监控的历史运行数据分析(如设备运行时间、设备动作次数等)。上海地铁更多的是以基于日历时间的周期性维护计划作为重点,周期性维护计划根据各个专业规范分成了日检、周、双周、月、小修、大修以及季节性检修等。目前逐步过渡到基于状态的维修模式,避免设备过度维修或者欠维修。
       预防性维护通过条件参数的组合以及设置工单触发提前,实现工单计划自动触发,大大降低了生产计划部门的计划编制工作,提高了计划编制的效率以及计划执行的准确率。
       6、库存管理
       库存管理主要包括物资台帐管理、物资的日常事务管理等业务。物资的台帐管理中实现对物资的定义、分类、补充库存的方法、采购提前期等物资管理的必要信息。物资的日常事务管理包括物资的入库、出库、退料、转移、调拨、报废、盘点等主要业务。上海地铁EAM应用过程中通过多维度的科目设置实现物资消耗按线路、设备/列车、修程、部门等分类核算。通过工单对周转件的维修、入库进行过程管理,从而实现了周转件利用最大化。通过EAM的实施建立了统一的物资编码规则,实现了物资信息的规范化管理。
       四、实施经验总结
       上海地铁EAM在经历了多次组织架构变化以及长达10年的持续投入,系统目前覆盖了11条线路的40多个专业,200多个作业班组,进入了全面稳定运行阶段,系统达到了不同时期的管理目标,也验证了上海地铁选择的EAM系统具有强大的灵活性和可扩展性。上海地铁在EAM系统建设过程中总结了几个重要的经验:
       1、EAM项目是典型的一把手工程,在项目的实施中得到了公司领导的重视并全面参与,解决实施过程中发生的组织问题、应用问题,通过周、月例会总结阶段成果与确定下一阶段的任务和目标。
       2、核心小组的建立在上海地铁的EAM实施过程中发挥了重要作用,尤其在业务流程分析、物资编码规范编制、设备编码规范编制、基础数据统一化等方面起着主导作用。
       3、持续的教育培训是EAM系统推广极其重要的一个环节,上海地铁在EAM实施过程中每年都组织多轮EAM系统培训,以适应岗位变动和员工流动,建立了一支稳定的EAM应用队伍。
       4、数据的充分利用。上海地铁对EAM系统中积累的数据进行分析和挖掘,通过建立强大的分析平台从系统中提取各个管理层次的人员所需的信息和数据。