21/25印刷設備的預測性維護第一部分印刷設備故障模式分析 2第二部分關鍵性能指標（KPI）識別 4第三部分傳感器技術在故障預測中的應用 7第四部分數據收集與預處理方法 10第五部分預測算法的開發與優化 12第六部分維護決策的輔助工具 15第七部分預防性維護策略制定 19第八部分預測性維護的實施與評估 21

第一部分印刷設備故障模式分析關鍵詞關鍵要點印刷設備故障模式分析

主題名稱：摩擦磨損故障

1.印刷過程中介質與金屬部件間持續摩擦，導致表面材料磨損。

2.摩擦磨損可導致部件精度下降、運行阻力增加，甚至引發故障。

3.嚴重摩擦磨損會造成金屬部件過早失效，縮短設備使用壽命。

主題名稱：潤滑故障

印刷設備故障模式分析

故障模式分析（FMA）是預測性維護的重要組成部分，旨在識別、評估和預測印刷設備的潛在故障模式。通過對設備進行詳細的技術評估和歷史數據分析，FMA確定了可能導致故障的關鍵組件、子系統和操作條件。

故障模式

故障模式是指設備組件、子系統或系統發生故障或失效的方式。FMA識別了印刷設備中可能發生的各種故障模式，包括：

*機械故障：如軸承故障、齒輪磨損、皮帶斷裂

*電氣故障：如電路故障、接線松動、過載

*電子故障：如主板故障、傳感器故障、軟件錯誤

*過程故障：如墨水供應不足、紙張裝載錯誤、印刷質量不佳

*環境故障：如溫度或濕度異常、污染或灰塵

故障原因

為了深入了解每個故障模式，FMA確定了潛在的導致故障的原因。這些原因可能包括：

*設計缺陷：組件設計不當或制造缺陷

*磨損和老化：長期使用導致的組件磨損或老化

*操作不當：不正確的操作或維護程序

*外部因素：如環境條件或人為錯誤

故障后果

FMA評估了每個故障模式的后果，包括：

*停機時間：故障導致的生產中斷時間

*維修成本：更換或修復故障組件的費用

*質量問題：故障導致的印刷質量下降

*安全隱患：故障導致的潛在安全風險

故障模式分析方法

有幾種常用的FMA方法，包括：

*失效模式和影響分析（FMEA）：識別和評估潛在的故障模式及其影響。

*故障樹分析（FTA）：分析故障模式的邏輯因果關系。

*維修影響分析（MIA）：確定故障對維護活動的優先級。

FMA的優點

FMA為印刷設備的預測性維護提供了以下優點：

*提高可靠性：通過識別潛在故障模式，可以采取措施減輕或消除它們，從而提高設備可靠性。

*減少停機時間：通過預測故障，可以提前安排維護，最大程度地減少停機時間。

*優化維護計劃：FMA確定了關鍵組件和需要密切監控的區域，告知制定有效的維護計劃。

*降低成本：通過防止故障和減少停機時間，FMA有助于降低維護和維修成本。

*提高安全性：通過識別潛在的安全隱患，FMA有助于保障操作人員和設備的安全。

FMA的局限性

FMA并非沒有局限性：

*復雜性和成本：FMA過程可能復雜且耗時，特別是在涉及復雜設備時。

*數據依賴性：FMA的準確性取決于可用的數據質量和數量。

*持續更新：FMA需要隨著設備設計、操作條件和維護做法的變化而持續更新。

盡管存在這些局限性，FMA仍然是一種強大的工具，可以幫助印刷設備制造商、用戶和維護人員改善設備可靠性、減少停機時間并降低成本。第二部分關鍵性能指標（KPI）識別關鍵詞關鍵要點【設備稼動率（OEE）】

1.指示印刷設備正常運行的時間和產出率。

2.涉及可用性、性能和質量三個維度。

3.可通過收集設備運行、停機和浪費時間的數據來衡量。

【平均故障間隔時間（MTBF）】

關鍵性能指標（KPI）識別

在印刷設備的預測性維護中，關鍵性能指標（KPI）的識別至關重要，它有助于確定設備的健康狀況、維護需求和潛在故障。KPI通常基于設備數據，反映機器的性能、效率和可靠性。

KPI類型

適用于印刷設備預測性維護的KPI類型包括：

*總體設備效率(OEE)：衡量設備生產力、效率和可用性的綜合指標。

*平均故障間隔(MTBF)：兩次故障之間的平均時間。

*平均修復時間(MTTR)：自故障發生到修復完成之間的時間。

*維護成本：設備維護的總成本。

*印刷質量：成品印刷件的測量值，例如顏色準確度、對齊和分辨率。

KPI識別過程

KPI識別過程涉及以下步驟：

1.確定目標：確定要通過預測性維護實現的目標，例如提高設備利用率、降低維護成本或改進印刷質量。

2.收集數據：從設備傳感器、記錄系統和其他來源收集相關數據。

3.分析數據：使用統計技術和機器學習算法分析數據，確定與目標相關的模式和趨勢。

4.選擇KPI：根據分析結果，選擇反映設備健康狀況和維護需求的關鍵指標。

5.建立基準：確定設備正常運行時的KPI基準值，以便將未來性能與之進行比較。

具體示例

對于印刷設備，一些常見的KPI示例包括：

*OEE：衡量印刷機生產力、效率和可用性的綜合指標。OEE通常用百分比表示，計算公式為：（運行時間-空閑時間-停機時間）/運行時間。

*MTBF：測量印刷機兩次故障之間的平均時間。MTBF較長表示設備可靠性高。

*MTTR：測量印刷機故障發生后到修復完成之間的時間。MTTR較短表示設備維護效率高。

*維護成本：印刷機維護的總成本，包括備件、人工和外包服務。

*色彩準確度：印刷件與預期的顏色值之間的差異。色彩準確度高表示印刷質量好。

*印刷速度：印刷機每小時可以生產的印張數量。印刷速度較快表示生產力高。

KPI監測和優化

一旦確定了KPI，就需要對其進行定期監測和優化。這涉及：

*持續數據收集：收集更多數據以識別趨勢和異常情況。

*KPI跟蹤：使用儀表板或其他工具跟蹤KPI，與基準值進行比較。

*預警閾值設置：設置預警閾值，在KPI超出特定范圍時發出警報。

*根本原因分析：調查KPI異常情況，確定根本原因并采取糾正措施。

通過持續監測和優化KPI，組織可以有效地預測設備故障，并制定有效的預防性維護策略，從而提高印刷設備的性能、效率和可靠性。第三部分傳感器技術在故障預測中的應用關鍵詞關鍵要點傳感器技術在故障預測中的應用

1.振動分析：

-利用加速度計測量設備振動，監測異常振動模式

-識別軸承損壞、齒輪故障和不平衡情況

2.溫度監測：

-使用溫度傳感器測量設備部件溫度

-檢測過熱，及早發現潛在故障，如電氣故障和冷卻問題

3.聲學發射（AE）：

-使用AE傳感器檢測由損壞或應力引起的超聲波

-診斷軸承損壞、開裂和材料缺陷，即使它們在早期階段

傳感器數據分析與云技術

1.數據采集與處理：

-傳感器數據通過邊緣設備或云平臺采集和處理

-濾除噪聲、識別模式和提取故障特征

2.云計算：

-利用云計算的強大計算能力進行大數據分析

-提供實時故障預測和趨勢分析

3.機器學習與人工智能（AI）：

-應用機器學習和人工智能算法分析傳感器數據

-自動化故障診斷，提高預測精度和可靠性

新型傳感器技術

1.無線傳感網絡：

-利用無線傳感器網絡監測設備各個部件

-減少布線復雜性，增加靈活性

2.光纖傳感器：

-使用光纖監測應變、溫度和振動

-適用于惡劣環境，具有高精度和靈敏度

3.嵌入式傳感器：

-將傳感器嵌入設備部件中，實現實時監測

-提前檢測故障，防止設備損壞或停機

預測模型與決策支持

1.故障模式及影響分析（FMEA）：

-識別潛在故障模式、影響和后果

-優先考慮維護策略和資源分配

2.剩余使用壽命（RUL）預測：

-基于傳感器數據和機器學習算法預測設備剩余使用壽命

-優化維護計劃，避免意外故障

3.決策支持系統：

-整合傳感器數據、預測模型和維護策略

-提供個性化的維護建議，輔助決策制定

集成預測性維護解決方案

1.傳感器網絡與數據采集：

-建立綜合傳感器網絡，收集全面數據

-優化數據采集頻率和存儲策略

2.數據融合與邊緣計算：

-將傳感器數據與其他數據源（如歷史數據和操作記錄）融合

-在邊緣設備上進行實時故障預測和決策

3.警報和通知：

-設置警報閾值，及時通知維護人員潛在故障

-集成移動設備和可視化儀表板，方便故障監控傳感器技術在故障預測中的應用

印刷設備的預測性維護中，傳感器技術在故障預測中發揮著至關重要的作用。傳感器通過實時監測和收集設備運行數據，能夠提前識別潛在故障，從而實現故障的預測和預防。

1.振動傳感器：

振動傳感器用于監測設備的振動水平。當設備正常運行時，振動處于穩定的范圍內。但如果振動水平異常升高，則可能表明軸承磨損、齒輪故障或不平衡等問題。

2.溫度傳感器：

溫度傳感器監測設備內部的溫度變化。如果溫度異常升高，則可能由摩擦、過載或電氣故障引起。及早發現溫度異常可以防止設備過熱造成嚴重損壞。

3.聲發射傳感器：

聲發射傳感器通過檢測聲波信號來監測設備中的裂紋、磨損和腐蝕等缺陷。當設備內部發生斷裂或滑動時，會產生高頻聲波，傳感器可以捕捉這些聲波，幫助識別潛在故障。

4.超聲波傳感器：

超聲波傳感器利用超聲波頻率的反射和吸收來檢測故障。當設備出現裂紋或松動時，聲波的反射或吸收模式會發生變化，傳感器可以檢測到這些變化，從而識別問題。

5.電流傳感器：

電流傳感器監測設備的電氣電流。如果電流異常升高或下降，則可能表明電機過載、電氣短路或接地故障。

6.壓力傳感器：

壓力傳感器監測設備內部的壓力變化。如果壓力異常下降或上升，則可能表明密封件故障、管路堵塞或泵故障。

7.光學傳感器：

光學傳感器使用光束來檢測設備中的缺陷和磨損。當光束被反射或吸收的方式發生變化時，傳感器可以識別表面缺陷、對齊問題或印刷質量下降。

這些傳感器收集的數據可以傳輸到高級數據分析平臺，例如機器學習算法，進行實時分析和故障預測。算法可以識別運行模式的變化，識別異常值并預測即將發生的故障。通過早期檢測和干預，可以顯著減少停機時間、降低維修成本并提高印刷設備的整體可靠性。

成功案例：

某印刷廠部署了基于傳感器技術的預測性維護系統，實現了設備故障預測的顯著改進。系統檢測到振動模式的變化，表明電機軸承即將失效。工廠立即安排維修，更換了軸承，避免了計劃外的停機和嚴重損壞。

結論：

傳感器技術在印刷設備的故障預測中至關重要。通過實時監測設備運行數據，傳感器能夠識別潛在故障指標，使維護人員能夠采取預防措施，避免昂貴的停機和災難性故障。先進的數據分析技術進一步增強了傳感器技術的預測能力，使印刷廠能夠最大限度地提高設備可靠性和生產效率。第四部分數據收集與預處理方法關鍵詞關鍵要點【傳感器數據收集】

1.利用物聯網(IoT)傳感器從印刷設備中收集各種數據，包括溫度、振動、聲學和功率消耗。

2.選擇合適的傳感器并進行戰略性部署，以確保全面的數據覆蓋并避免冗余。

3.建立可靠的數據收集系統，確保數據的完整性、準確性和及時性。

【數據預處理】

數據收集與預處理方法

印刷設備的預測性維護需要收集大量的數據，主要有以下幾個方面：

一、設備運行數據

*傳感器數據：包括溫度、壓力、振動、聲發射等傳感器數據，反映設備的實時運行狀態。

*設備操作數據：記錄設備的開機、關機、作業時間、產量等操作信息。

二、歷史維護數據

*故障記錄：包括故障類型、發生時間、維修記錄等歷史故障信息。

*保養記錄：記錄設備的定期保養項目、執行情況和結果。

三、環境數據

*環境溫度和濕度：影響設備的性能和可靠性。

*粉塵和異物：可能造成設備的磨損和故障。

數據預處理

收集到的原始數據需要進行預處理，以提高數據質量和建模效率：

1.數據清洗

*去除異常值：識別并刪除與正常模式顯著不同的異常數據點。

*處理缺失值：使用均值、中值等方法填充缺失值。

2.數據變換

*歸一化：將數據映射到特定范圍，消除不同傳感器量程的影響。

*特征工程：創建新的特征，增強數據的可表示性，例如計算時間序列特征的趨勢、季節性等。

3.特征選擇

*過濾式特征選擇：根據統計度量（如卡方檢驗）選擇與故障相關的特征。

*包裹式特征選擇：使用機器學習算法評估特征組合，選擇對模型性能貢獻最大的特征。

4.數據降維

*主成分分析(PCA)：將高維數據投影到低維空間，保留主要特征。

*奇異值分解(SVD)：與PCA類似，但適用于非線性數據。

5.數據集成

*特征拼接：將來自不同來源的數據合并到一個特征矩陣中。

*數據融合：結合不同傳感器和數據流的信息，獲得更全面的設備狀況。第五部分預測算法的開發與優化關鍵詞關鍵要點【數據采集與處理】

1.建立多源數據采集系統，收集設備運行數據、傳感器數據、維護記錄等。

2.采用數據預處理技術，清洗數據、提取特征，消除噪聲和異常值。

3.結合領域知識，篩選具有預測價值的數據，構建高維特征空間。

【特征工程】

預測算法的開發與優化

預測性維護算法是預測印刷設備故障和劣化不可或缺的一部分。開發和優化這些算法至關重要，以確保準確預測，從而提高設備可用性和整體效率。

預測算法類型

預測算法分為兩大類：

*模型驅動算法：基于物理或數學模型，考慮設備組件的行為和特性。

*數據驅動算法：使用歷史數據和統計技術，從數據中識別故障模式。

模型驅動算法

模型驅動算法包括：

*物理模型：使用設備物理特性的數學模型，例如振動、溫度和聲學信號。

*半物理模型：將物理原理與統計分析相結合，例如貝葉斯網絡和隱馬爾可夫模型。

數據驅動算法

數據驅動算法包括：

*時間序列分析：分析設備傳感器數據隨時間推移的變化，以識別故障模式。

*機器學習：利用人工智能技術，從數據中自動學習故障特征。

*深度學習：一種機器學習技術，使用多層神經網絡處理大量數據。

算法開發步驟

預測算法的開發通常涉及以下步驟：

1.數據收集：從設備傳感器記錄相關數據，包括振動、溫度、聲學信號和過程變量。

2.特征提取：從原始數據中提取對故障預測有用的特征，例如峰值頻率、RMS值和趨勢線。

3.模型選擇：根據故障類型和可用數據選擇合適的預測算法模型。

4.模型訓練：使用歷史數據訓練算法模型，建立故障模式與特征之間的關系。

5.模型驗證：使用未用于訓練的新數據對模型進行評估，確保其準確性和泛化能力。

算法優化

算法優化旨在提高預測精度和準確性。優化技術包括：

*超參數調整：調整算法模型的超參數，例如學習率、正則化參數和神經網絡層數。

*特征選擇：選擇對故障預測最具影響力的特征，以減少模型復雜性和提高效率。

*數據擴充：生成合成數據或使用過采樣和欠采樣技術增加訓練數據集的大小，以提高模型的魯棒性。

*集成學習：組合多個預測算法的輸出，產生更準確和穩定的預測結果。

性能評估指標

評估預測算法性能的關鍵指標包括：

*故障檢測率：正確識別故障的比例。

*誤報率：錯誤識別故障的比例。

*鉛時：故障預測與實際故障發生之間的提前時間。

*精確率：正確預測故障數量與總預測故障數量之比。

*召回率：正確預測故障數量與實際故障數量之比。

部署與監控

開發和優化后，預測算法需要部署到生產環境中。持續監控算法的性能并根據需要進行調整非常重要，以確保其隨著設備條件的變化和新型故障模式的出現而保持準確性。第六部分維護決策的輔助工具關鍵詞關鍵要點狀態監測技術

1.通過收集和分析設備運營數據（如振動、溫度、功耗等）來實時監測設備狀態，識別異常情況。

2.使用傳感器、數據采集器和分析算法來實現故障早期檢測，避免災難性故障。

3.結合機器學習算法和專家系統，提高預測精度和決策輔助能力。

數據分析和建模

1.利用機器學習、統計建模和數據挖掘技術分析設備數據，識別故障模式和關鍵指標。

2.開發預測模型，預測未來故障發生的可能性和時間。

3.整合傳感器數據、歷史記錄和維護數據，建立全面的設備健康模型。

優化維修計劃

1.基于預測模型和故障風險分析，優化維修計劃，提高設備利用率和降低維護成本。

2.采用動態維護策略，根據設備狀態和預測故障調整維護任務。

3.探索基于時間的維護（TBM）、基于狀態的維護（CBM）和基于風險的維護（RBM）等先進維護理念。

遠程維護和診斷

1.利用物聯網（IoT）和云技術實現遠程設備監測和故障診斷。

2.通過建立遠程監測中心，提供專家支持和實時故障處理。

3.采用增強現實（AR）和虛擬現實（VR）技術，提供遠程維修指導和故障分析。

人工智能（AI）應用

1.利用深度學習和神經網絡技術，增強數據分析和故障預測能力。

2.開發基于AI的故障診斷工具，自動識別和分類故障類型。

3.引入自然語言處理（NLP）和語音識別技術，實現直觀的人機交互和故障報告。

預測性維護最佳實踐

1.建立健全的設備監測和數據采集系統。

2.制定清晰的故障預測模型和維護響應計劃。

3.培養具備數據分析和故障診斷技能的維護人員。

4.與供應商和技術合作伙伴合作，獲取最新技術和行業最佳實踐。維護決策的輔助工具

1.振動分析

原理：通過測量、分析設備振動信號，診斷故障類型和嚴重程度。

優點：

*非侵入式，無需中斷設備運行

*能及早檢測故障，采取預防措施

*便于趨勢分析，預測故障趨勢

2.紅外熱像儀

原理：通過檢測設備表面溫度分布異常，判斷故障類型。

優點：

*同樣是非侵入式，無需中斷運行

*能有效識別電氣連接、機械摩擦、冷卻故障等問題

*便于快速查找故障源頭

3.超聲波檢測

原理：利用超聲波的聲學特性，診斷泄漏、放電、腐蝕等故障。

優點：

*可檢測密封件、管道、閥門等難以觸及的部件

*適用于高噪音、高壓環境

*能準確定位故障點

4.潤滑油監測

原理：分析潤滑油中的磨損顆粒、污染物、水分含量等，判斷設備運行狀況。

優點：

*便于定期監測，及時發現潤滑不良

*能預測設備部件磨損程度

*有助于延長潤滑油更換周期

5.聲發射技術

原理：通過檢測設備運行中產生的應力波，診斷故障類型。

優點：

*高靈敏度，能提前檢測微小故障

*可用于監測壓力容器、管道等受應力影響的設備

*便于連續監測，實時預警故障

6.邊界掃描技術

原理：利用專用測試儀，對印刷電路板（PCB）上的IC器件邊界端口進行掃描測試。

優點：

*能檢測連接不良、短路、斷路等故障

*可在PCB組裝后進行測試，無需拆卸

*提高測試效率和準確性

7.數據采集與分析系統

原理：通過傳感器實時采集設備運行數據，并進行分析處理，識別故障模式。

優點：

*自動化數據收集，降低人工成本

*可進行歷史數據分析，預測故障趨勢

*便于遠程監控和故障預警

8.專家系統

原理：利用專家知識，構建故障診斷模型，輔助維護決策。

優點：

*提供故障診斷和處理指南

*降低對經驗豐富專家的依賴性

*提高維修效率和準確性

9.人工智能與機器學習

原理：利用機器學習算法，對設備運行數據進行訓練，建立故障診斷模型。

優點：

*能夠處理海量數據，提高故障診斷準確性

*可識別復雜的故障模式

*便于持續優化模型，提高維護效率第七部分預防性維護策略制定關鍵詞關鍵要點【數據采集與分析】

1.建立數據采集基礎設施，包括傳感器、監測設備和數據存儲系統。

2.運用人工智能、機器學習等技術，分析數據，識別設備運行趨勢和異常模式。

3.建立數據模型，預測設備故障和維護需求，指導預防性維護計劃。

【設備健康狀況評估】

預防性維護策略制定

預防性維護策略制定是預測性維護計劃中至關重要的步驟，涉及以下關鍵因素：

1.設備清單和關鍵性評估

*編制所有印刷設備的清單，包括型號、制造商、安裝日期和其他相關信息。

*根據設備的重要性和對生產的影響程度，對設備進行關鍵性評估。

2.維護計劃開發

*根據設備制造商的建議和行業最佳實踐，制定詳細的維護計劃。

*計劃應包括：

*定期檢查和服務間隔

*所需的維護活動

*所需的備件和材料

3.維護任務優先級

*根據設備關鍵性評估和維護計劃，對維護任務進行優先級排序。

*關鍵設備的維護任務應優先執行，以最大程度地減少停機時間和生產損失。

4.維護人員培訓和職責

*為負責執行維護任務的人員提供適當的培訓。

*明確規定每個維護人員的職責和執行維護活動的程序。

5.維護記錄和跟蹤

*創建詳細的維護記錄系統，記錄所有維護活動及其結果。

*定期跟蹤維護活動，以識別趨勢和改進機會。

6.預防性維護計劃的監控和評估

*定期監控預防性維護計劃的有效性。

*分析維護記錄，以識別改進領域和減少停機時間的策略。

預防性維護計劃的好處

*減少停機時間：通過定期維護，可以防止意外故障，從而最大程度地減少停機時間和生產損失。

*提高設備可靠性：預防性維護有助于保持設備處于良好狀態，提高其可靠性和可用性。

*降低維護成本：雖然預防性維護需要定期投入，但它可以防止更昂貴的維修和更換，從而從長期來看降低維護成本。

*延長設備壽命：通過定期維護，可以延長設備的使用壽命，減少設備更換的頻率。

*提高生產效率：通過保持設備處于良好的狀態，可以提高生產效率，減少浪費和返工。

最佳實踐

*利用制造商提供的維護指南和建議。

*采用基于狀態的維護技術，例如振動分析和熱成像。

*利用計算機化維護管理系統(CMMS)來跟蹤維護活動和計劃。

*與值得信賴的維護服務提供商合作，以獲得專業知識和支持。

*定期審查和更新預防性維護策略，以確保其與當前需求和最佳實踐保持一致。

通過遵循這些最佳實踐，印刷行業可以制定有效的預防性維護策略，最大程度地減少停機時間、優化設備性能并最大化生產效率。第八部分預測性維護的實施與評估關鍵詞關鍵要點數據采集與監測

1.傳感器集成：部署各種傳感器（如溫度、振動和聲學）監測設備關鍵參數。

2.實時數據采集：利用無線連接或有線網絡自動收集和存儲數據，實現設備狀態的全時監控。

3.數據可視化：創建交互式儀表盤和數據可視化工具，方便維護人員直觀了解設備運行情況。

數據分析與預測

1.機器學習算法：運用機器學習和深度學習算法分析數據模式和識別異常，預測設備故障風險。

2.歷史數據對比：利用歷史設備數據創建基線，將當前數據與基線進行比較，以檢測異常和潛在問題。

3.趨勢分析：跟蹤關鍵參數隨時間推移的變化趨勢，識別設備老化或性能下降跡象。

維護計劃制定

1.基于風險的維護：根據預測結果制定基于風險的維護計劃，優先處理故障風險較高的設備。

2.優化維護時間：預測故障發生時間，優化維護安排，避免計劃外停機和緊急維修。

3.備件管理：基于預測性維護信息，優化備件庫存管理，確保關鍵部件的可用性。

團隊協作與溝通

1.跨職能合作：建立跨職能團隊，包括維護工程師、數據科學家和運營人員，協同開展預測性維護實施。

2.實時警報與通知：建立警報系統，當預測模型檢測到潛在故障時，及時通知維護人員。

3.知識管理：建立知識庫，記錄預測性維護流程和最佳實踐，促進團隊之間的知識共享。

持續改進

1.持續監測與調整：定期評估預測性維護系統的性能，調整模型算法和維護策略，以提高準確性和有效性。

2.故障分析與反饋：分析設備故障原因，將故障信息反饋給預測模型，不斷完善預測能力。

3.新技術應用：探索并采用新興技術，如物聯網、邊緣計算和云計算，以增強預測性維護能力。

投資回報評估

1.計劃外停機減少：量化預測性維護對計劃外停機時間和生產率的影響，評估