有什么公式可以用来确定维修的正确频率吗? e.g. PM, CBM等.
在不同的工具和数字应用中使用不同的公式, 然而, 一个简单的经验法则是中间的维护期, 也称为维护时间，应该在故障模式的P-F间隔的70%到90%之间.
库存优化指的是零部件的使用率或零部件的风险?
库存优化是一种专注于解决和连接到资产管理策略的修订和更新的方法.
考虑库存，因为它影响关键设备和设施的运作. 为了达到最优化，我们在理解材料的使用上投入了大量的努力, 材料临界性, 典型的采购前置时间和对设施不良行为者和安全关键系统的影响.
你能展示一下投票结果吗?
有关投票问题的结果，请参阅录音环节.
调查1:在你们的工厂里，你认为降低供应成本的最大机会在哪里? (见05:21)
投票2:关注你需要的数据和信息来做决定, 你最重要的事情是什么? (参见第13章13节)
投票3:从资产健康角度看，哪个对你最重要? (见28:46)
WOOD团队在全球范围内所做的良好工作平均节省了多少运营成本?
Wood已经在全球多个行业执行了优化项目. 应用或指定平均OPEX节省计算是不公平的, 由于每个设施的运营和业务都是不同的，并且寻求不同的结果. 我们的解决方案和创新方法是建立在一个适合目的的解决方案上的，它将实现与资产生命周期阶段一致的可预测性和确定性.
在Wood看来，全球最好的维护系统是什么?为什么?
要回答这个问题, 这实际上取决于组织和设施运作的目标和目的. 没有一个系统可以改善维护, 它完全是关于与系统一起使用的业务流程. 我们还必须考虑与维护系统集成的系统，如完整性和可靠性平台.
你能告诉我安全关键设备备件的可用性和优化是如何完成的吗?
在高水平上, 备件的临界程度是根据对设备的“安全临界”功能的影响来确定的, 如果材料是必需的，但无法获得. 备件优化有几个价值衍生品, 其中之一是确定备件及其库存数量.
这些项目的工期是多长?运营商需要多长时间才能实现投资回报?
投资回收期各不相同. 例如, 主数据完整性和库存优化, 回报是立竿见影的，因为这些数据用于决策，并对劳动力生产力和整体工作文化产生直接影响, 当然，还要立即减少库存.
从长远来看, 避免库存膨胀也有类似的好处, 有了强大的流程. 策略优化, 收益需要更长的时间，并且依赖于如果最佳策略不到位就会发生的消除失败. 这相当于成本规避.
您使用了哪些基准测试和可靠性库?
Wood使用一组专有的基准测试以及知名和成熟的行业库.
你有没有考虑过产品的过时问题?你是如何管理与之相关的成本的?
报废是库存优化的一个方面. 成本效益来自于与持有废弃备件相关的库存成本. 然而，拥有合适的可用备件可以减少停机时间(MTTR).
任何变化是如何与HSE案例和通过HSE案例研究确定的绩效标准联系起来的?
维护和可靠性项目始终与设施安全案例和性能标准保持一致. 这是采取任何主动行动的根本.
一开始，团队与作业者密切合作，了解标准并确保优化工作最大化, 改进或启用这些标准.
识别不良行为者——我们可以在MAXIMO中使用PM层次功能和在SAP中使用修订代码来构建嵌套/打包维护, 但是，您是否有经验可以分享，将这种系统/单元类型的维护包装扩展到更广泛的层面.e. 模块或标签位置/邻近标签在预期的隔离边界内?
是的，我们在扩展模块和标签位置的打包维护方面有经验. 我们以前就这样做过，在绿地项目执行过程中，管理每个模块的维护是至关重要的. 这是一种定制的方法，需要进一步和更详细的讨论.
增值维护优化方法如何适应性能标准和规则驱动的维护(可能定义不清或效率低下)??
简短的回答是，它始终是优化项目的一个方面. 关键是要了解这些标准是否达到了预期的结果. 这是通过审查标准来完成的，然后根据这些标准审查实际的设施和资产表现. 结果通常是对这些过程和程序的审查和更新. You will not update regulatory driven standards; 然而, 您可以用不同的方式降低风险，并且您的资产策略必须考虑到在效率不高的标准中存在的任何差距.
您能否概述一下，对于F等安全关键设备，您认为采用基于风险的维护方法的关键因素是什么&G、设备体积过大的照明设备?
关键因素是整体资产风险. 安全关键设备的可用性和对各自性能标准的遵从性直接影响到活资产的风险，以及由于部分损失或降级而导致的重大事故对资产的影响, 单一或多重障碍. 基于风险的方法确保这些障碍功能损害和主要危害的风险不断得到缓解, 完整性得到验证.
您能详细说明案例研究2中的主数据是如何清理的吗? 有多少人参与其中，花了多长时间?
数据完整性案例研究:主数据清理包括审查和更新层次结构数据, 维护和关键主数据特征准确地反映了实物资产，并符合主数据设计规则. 该项目涉及由两对人员组成的团队来审查层次结构, 一个人评估临界性并分配障碍任务，三个人制定任务清单, 工作指导和组装维修计划和项目. 这包括由客户的维护和工程代表进行评审和输入. 总体而言，该项目在18个月内完成.
这些审查/清理是否需要Wood的资产管理数据库或其他CMMS数据库等. 支持?
它需要从客户端的CMMS/数据库中获取数据.
维护生成的数据应多频繁地反馈到维护策略中，以实现持续改进循环?
没有固定的期限, 但是，当积累了足够的元数据，在统计上具有重要意义时，就可以做出战略决策. 但建议最长不超过3年.
Wood在执行这些项目时面临着怎样的挑战?
我们面临的一些挑战包括及时访问正确的资产构建数据和元数据, 以及客户端主数据设计规则的可用性.
当你有一种直觉，你收到的数据并不能真实反映资产的健康状况, 在计划阶段你是如何处理的?
根据经验，你必须相信数据. 如果您不能信任数据，建议使用优化项目. 我们的系统和流程旨在确保您可以信任数据，并根据这些数据做出正确的决策. 如果您处于这个阶段，有必要询问为什么与数据脱节.