TPM
AI驱动
预见性
决策性洞察
EBC生态下的TPM模块，不再是一个孤立的维修记录系统，而是转型为一个由AI驱动的、高度智能的“设备健康管理”核心能力中心。 AI的逻辑在于将数据转化为预见性和决策性洞察，使维护工作从被动响应变为主动预测和优化，最终成为保障企业生产韧性、提升核心竞争力的关键组成部分。这种结合完美体现了EBC“构建可重构的业务能力”的精髓。
TPM（Total Productive Maintenance，全员生产维护）
TPM（Total Productive Maintenance，全员生产维护） 是一套旨在最大化设备效能的生产维护体系。其核心是“全员参与”和“预防为主”。在数字化系统中，TPM通常被分解为以下几个关键模块：
基础数据管理模块
设备档案、故障代码体系、点检标准库等。这是所有活动的基石。
维修工单管理模块
处理从报修、审批、派工、执行到验收关闭的全流程，是维修执行的核心。
备件物料管理模块
管理与维修活动相关的备品备件库存、采购和领用。
日常点检与维护模块（AM & PM）
自主维护（AM）： 由操作工完成的日常清洁、点检、润滑等工作。系统提供标准作业指导书（SOP）、扫码执行、数据记录功能。
计划维护（PM）： 由专业维修人员执行的定期保养、预防性更换、校准等。系统自动生成工单，跟踪执行情况。
异常管理与故障分析模块
用于记录设备停机、故障、品质异常等事件。
支持故障代码分析、MTTR（平均修复时间）、MTBF（平均故障间隔时间）等核心指标的计算。
绩效与知识管理模块（KPI & KM）
维护KPI： 计算和展示OEE（全局设备效率）、设备可用率、性能效率、良品率等核心指标。
知识库（KM）： 积累故障案例、维修经验、最佳实践，形成企业的知识资产。
AI与TPM系统模块的结合
AI的引入，将TPM从“基于经验和固定规则”的预防性维护，升级为“基于数据和智能预测”的预测性与规范性维护，使其成为EBC生态中一个极具价值的智能能力模块。
核心逻辑与工作流程：数据 -> 模型 -> 洞察 -> 行动 -> 反馈优化，形成一个闭环。
1、数据 (Data)
设备传感器: 振动、温度、电流、电压、压力、流量等实时时间序列数据。
控制系统（PLC/SCADA）: 设备运行状态（运行、停机、报警）、运行模式、设定参数。
人工录入: 点检结果（通过MES或移动终端）、维护工单记录、故障描述、换模时间、物料信息。
收集MTBF/MTTR: 计算平均无故障时间（MTBF）和平均修复时间（MTTR）需要精确的故障开始、结束时间数据。
设备综合效率（OEE）: Availability（时间数据），Performance（速度数据），Quality（质量数据）三者相乘，完全由数据构成。
状态监测: 依靠振动、温度等数据判断设备健康度。
2、模型 (Modeling)
统计模型: 如计算OEE、MTBF、MTTR的公式。它们是评估设备状态的基准模型。
规则模型: “如果电流值持续10分钟超过额定值20%，则触发预警”。这是简单的if-then逻辑模型。
机器学习模型:
预测性维护（PdM）模型: 使用历史数据（如振动数据+故障记录）训练模型，预测设备剩余使用寿命（RUL）或故障概率。
异常检测模型: 学习设备正常运行时参数的模式，实时识别任何偏离正常的异常状态。
管理框架模型: 5S、自主维护（AM）计划、计划维护（PM）周期等，这些是组织和执行行动的流程模型。
3、洞察 (Discernment)
洞察类型:
描述性洞察: “OEE本周下降了15%。” （发生了什么？）
诊断性洞察: “OEE下降是因为速度损失增加了，原因是主轴轴承磨损导致设备降速运行。” （为什么发生？）
预测性洞察: “根据振动模型预测，该主轴轴承有90%的概率在未来7天内发生故障。” （将会发生什么？）
处方性洞察: “建议在下一个计划停机窗口更换轴承，并提供详细的作业指导书。” （该怎么办？）
4、行动(Act)
设行动类型:
日常行动: 操作工的日常点检、清洁、润滑（自主维护）。
计划性行动: 基于时间或使用频率的计划保养（PM），如每周换油、每半年更换皮带。
预测性行动: 根据预测性洞察安排的维护，在故障发生前更换特定部件。
改进性行动: 针对重复性故障或重大损失，开展小组活动进行技术改造或流程优化。
应急行动: 发生突发故障后进行的紧急维修。
5、反馈 (FeedBack)
行动有效性验证: 维修完成后，记录实际的故障原因是否与预测洞察一致？维修后设备运行参数是否恢复正常？这些数据反馈给预测模型，用于优化算法精度。
模型调优: 如果预测不准或洞察有误，说明模型需要调整。新的数据被用于重新训练机器学习模型或调整规则模型的阈值。
流程优化: 记录MTTR，分析维修过程是否顺畅？备件获取是否耗时？反馈用于优化维护流程模型（如备件库存水平、维修手册）。
知识沉淀: 成功的经验和失败的教训被固化到标准作业程序（SOP）、故障知识库中，形成组织记忆。
整体价值与演进路径
赋能整个生态： 这个“智能维护”能力可以作为一种服务，输出给上下游的合作伙伴，构建更稳固的产业生态。
与供应链联动： 预测性维护产生的备件需求，可自动触发供应链模块的采购流程。
与生产计划联动： 预测到的设备停机窗口，可同步给生产计划模块，以便提前调整排产，减少损失。
与成本核算联动： 更准确的维修成本和设备效能数据，为产品精准定价和成本控制提供依据。
将AI赋能的TPM模块嵌入EBC生态，其价值远超一个独立的维护系统。