北京奔驰汽车有限公司近年来得到了高速发展，车间设备规模数量逐渐增加，需要投入更多的人力物力来维持生产线的稳定运行，维修成本在整个企业的运营成本中的占比越来越大，如何科学有效地降低维修运营成本，同时确保设备稳定运行，是企业持续发展需要考虑的重要课题。

之前对维修运营成本的控制并未形成完整的科学的实际应用模型，导致维修运营成本的可控性较低。本文通过对MFA车身维护团队主要维修成本进行分析，对成本进行分类概括并且追本溯源，充分探究维修成本的制定策略、消耗规律以及对设备维修指标的影响，创新性地制定出了一套维修成本优化的原则与方法，并在生产运行中进行持续优化与完善。

本文创新性地将备件的订购和消耗策略与备件风险评估进行挂钩，并且在实际生产运行中进行持续验证与改进，通过备件消耗情况及风险评估策略，实现了备件安全库存及订购补货量的双重优化，切实降低了维修备件的库存和消耗；另外，通过潜在失效模式分析和设备风险评估的指导，结合检修过程中实际检修偏差对设备的检修任务条目和检修频次进行优化，实现了人力工时的投入控制。整个成本优化创新成果遵循计划、实施、检查和总结的步骤，通过建立潜在失效模式分析模型、风险评估模型，为笼统的成本优化提供了模型分析和理论指导，实现了成本优化与设备稳定运行的充分平衡和双保障。

创新成果实施的一年多以来，北京奔驰MFA车身工厂日益稳定的生产表现和MFA车身维护逐年完成的成本指标印证了这一创新成果的成功。通过对IPortal大数据的分析，结合厂区内各个技术的风险矩阵分析，MFA装焊车间内设备的预防性维护计划得到一系列的优化，在不放松设备故障风险防控的同时，减少了预防性维护订单个数，从而对人力工时进行精益分配，降低维修工时，节约人时费用，单车工时从2018年的1.87降低至2019年的1.71，同比节省人时费用555,186元。结合设备风险的动态分析，从备件主数据和分库房库存两个方面对备件成本进行的优化，2019年MFA车身维护超额完成了备件成本方面的各项指标，同比节约备件消耗成本1,298,572元，同比降低库存1,932,847元。除了节约了大量的人力工时成本和备件费用，为企业创造出巨大的经济效益外，在评估风险、降低维修成本的过程中投入使用的IPortal系统向我们展示了工厂级停机大数据分析的良好表现和巨大收益，而Easy iPro移动端的上线则预示着公司向智能维护迈入了新的阶段，也让北京奔驰维护团队对于智能制造、智能维护的未来蓝图的描绘更加清晰。

此外，基于风险评估的焊装车间维修成本优化的原则与方法还可以在同类生产制造行业进行推广，可以帮助同类行业在风险评估的基础上，精益高效地保证生产线正常运行，提高设备故障风险可控性，优化降低维修运营成本，达到精益生产的最终目标。