例如，在过程工业中要实现可靠的控制和自动化应用可能是个挑战。然而，艾默生过程管理的过程系统和解决方案业务部炼油工业方案总监和高级首席顾问Doug White则称，有时最大的困难其实在于说服管理层接受可靠性设备。

       为了向控制工程师们提供有力证据，来证明可靠性确实能够提高，White在艾默生全球用户交流会上做了一场名为“通过预测维护提高可靠性：一项经济分析”的演讲。

        “行业的佼佼者同时拥有更高的效率和更低的成本。” Doug White表示在预测维护的投资最终会得到回报。

       White说，在典型的产品总成本构成中，维护费用通常较其它费用来得更低。“例行维护费用的减少有时不足以证明可靠性投资的有效性，”他说，“减少计划外维护，同时维持可靠性是一如既往的目标。”
因此，White解释道，要想证明可靠性的提高，必须展示出这些提高对于下列四种运行目标产生了怎样的影响，包括：

     在危险区域尽可能减少工人数量，并且实现远程启动/关机切换的完全自动化，达到零严重事故的安全目标。
     尽可能减少能源消耗、控制排放和废物产生，实现零排放事故的长久目标。
     预测潜在的设备故障，实现零计划外停机的可靠性目标；以及
     使用整合的、实时的、可重复的决策环来规划、安排、执行和测量性能，不让任何利润损失发生。该决策环采用协作的、基于数据的分析和决策，并对不确定性和风险进行明确评估。

       其次，可靠性的倡导者们需要估算工厂满负荷运转的时间百分比。 这个比例可以通过将最大可持续装置生产率的百分比与机组可用性相乘来获得实际最大生产率（AMPR）。“最重要的问题在于，‘我们增加的产能是否能被市场接受？’ 而这一点时常为人所忽略，”White解释道，“如果没有市场来接受产品的话，增加生产就毫无益处。”

       另外，White说实现可靠性就需要实施自动化。这包括使用预测性诊断工具，例如增强型的现场仪表诊断等，以及结合性能分析，增加对过程设备的测量。自动化也可通过获取设备状态、性能和各种警报来提高运行和维护时的可视性。“然而，有些经理却宁可安装额外的或超大的设备来弥补损失的产量，而不使用自动化来增加可靠性和产量，”White说道，“而这和用于自动化的资金相当。”

       一旦将这些外部力量考虑进来，White解释道，预测性维护通常意味着使用源于设备的性能数据来预测设备何时需要维护，然后在事发之前找到问题，从而实现零事故和零计划外停机的目标。 这就要求使用者必须获得并且验证性能数据，分析性能，预测运行性能的下降，然后采取纠正措施。

       “人们自然会认为更好的维护意味着更高的成本，而我们搜集的有关炼油厂可用性和维护成本的研究数据却表明，排名前百分之二十五的厂家都有着更高的可用性和更低的成本，”White说， “这是因为他们在预测性维护方面做得更好。”

       White说，比如为了计算安装泵健康状态监测系统后的潜在经济效益，用户可以安装各种无线压力、振动以及其他类型的变送器。艾默生的泵健康状态监测解决方案包括了一个易于安装的无线监测系统；对泵的健康状况进行总结的各种计算；以及相关问题的早期指示。

       “情况最差的以及最为关键的泵可能都已处在监控之下，所以我们寻找的就是具有最高故障记录的关键泵，或者用来完成最重要任务的泵，”White解释道，“使用自动化和评估工具可以减少非计划停机、装置失效、计划外减速、例行维护以及手动设备读数等。 不过，它们也可以用来加速装置安装以及布线检查、通信检查、故障排除以及远程校准等。”

        White总结道，“实施可靠性改进一定会取得良好的经济回报。除了减少例行维护费用以外，设备可用性和产量的增加、严重事故的减少以及能源消耗的降低也会带来益处。计算这些益处需要对工厂数据进行分析，并且考虑工厂实际的运行情况。”

http://www.controlglobal.com/articles/2011/emex11-21.html