故障树分析方法主要用于安全性和可靠性工程，了解系统如何失败和确定功能故障原因。展望关键和有价值的植物资产的停机时间不利地影响生产，维护成本和延误的生产力。基于时间的维护策略具有其局限性，不会阻止计划失败和下降时间。
运营环境具有多种可变性，使其无法超越及时维护。除了植物的关键资产，需要一种远离预防性维护方法的更可靠的数据驱动预测性维护方法。
一家清洁能源公用事业公司选择印孚瑟斯为其宝贵资产进行可靠性维护。Infosys开发了一个全面的故障树分析数据库和工具，以促进知情的维护决策。
关键挑战
- 缺乏关于以前的机器故障和健康状况的相关数字数据
- 数字化故障数据库缺乏适当的失效模式和分析关键资产
- 缺少故障树创建的常见工具
- OEM缺乏标准数据格式
- 与其他系统数据没有与资产或与相关资产交叉引用的缺失
- 没有导致手动和耗时的故障排除过程的失败事件的历史数据
- 非数字化存储库导致员工之间的知识保留差
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解决方案
Infosys作为交钥匙解决方案提供商，提供了智能资产疑难解答解决方案
自动原因路径检测
- 当用户在反驳过程中选择原因时，该工具检测到原因路径自动帮助用户识别并专注于潜在的故障或缺陷
情境化资产和知识库
- 该工具包括分析通过选择相关的主要和相关设备生成的输出的选项
- 该工具具有将知识材料（用户手册，SOP）与其中内的故障树和事件相关联的选项
- 它提供了所有带有故障树的所有网站的设备资产综合图
质量检查
- 该工具定期对故障树进行验证，以确保信息的完整性
基于云的托管
- 该工具托管在AWS云上，以利用水平可扩展性（无服务器架构）
自动化的见解
- 使用过程控制系统事件集成和映射手动故障排除机制
- 为未来的维护制定可行的计划。
基于角色的工作流程
- 该工具允许管理员为正确的Persona可伸缩性分配权限
- 扩展在所有业务和地理位置中
好处
故障排除时间减少30％-40％
资产性能可靠性提高40%-45%
问题的可追溯性增加50％-65％
资产可见性增加2％-5％
