Różnica między kierownikiem ds. utrzymania ruchu pracującym z odłączonymi narzędziami a kierownikiem ds. utrzymania ruchu korzystającym z ujednoliconej platformy OEE i CMMS nie jest mierzona funkcjami.
Mierzy się go w minutach.
Minuty między wystąpieniem usterki a wysłaniem technika.
Minuty spędzone na poszukiwaniu części zamiennej, która mogła lub nie znajdować się w magazynie.
Minuty poświęcone na odtworzenie historii awarii maszyny z pamięci, ponieważ zapis cyfrowy jest niekompletny.
OEE prosto z maszyn — bez ręcznego wpisywania danych?
Zobacz na żywoMinuty poświęcone na ręczne pisanie raportu, który ktoś inny podsumuje na pulpicie nawigacyjnym, a który i tak jest już dwa dni nieaktualny.
W tym artykule opisano jeden dzień produkcyjny, od 6:00 rano do 18:00, przedstawiony dwukrotnie.
Najpierw kierownik ds. utrzymania ruchu pracujący przy użyciu odłączonych narzędzi, z których korzysta obecnie większość średniej wielkości producentów.
Następnie przez kierownika ds. utrzymania ruchu pracującego na ujednoliconej platformie OEE i CMMS.
Wydarzenia są takie same.
Wyniki nie są.
Mike jest kierownikiem ds. utrzymania ruchu w średniej wielkości przedsiębiorstwie zajmującym się produkcją podzespołów samochodowych.
W jego zakładzie produkcja odbywa się na trzy zmiany w 14 komórkach produkcyjnych, tłoczenie, spawanie robotyczne, obróbka skrawaniem i montaż końcowy.
Zarządza zespołem sześciu techników.
Jego wydajność jest mierzona na podstawie trzech wskaźników: częstotliwości nieplanowanych przestojów, stopnia przestrzegania zaleceń konserwacyjnych (PM) oraz tygodniowego wskaźnika OEE zakładu.
Pełni tę funkcję od czterech lat.
On jest dobry w swojej pracy.
Znaczną część dnia spędza na uzupełnianiu luk w informacjach, zamiast zajmować się konserwacją.
O tym właśnie jest ten artykuł.
Mike przyjeżdża do ośrodka o 6:00 rano.
Technik ds. konserwacji pracujący na nocnej zmianie zostawił notatkę na biurku kierownika.
W tekście czytamy: „Linia 7 miała problemy około 3 nad ranem. Naprawiono. Prasa hydrauliczna na linii 4 też hałasuje. Warto to sprawdzić”.
Mike to czyta.
Nie wie, co oznaczają „problemy” na linii 7.
Nie wie, czy naprawa była właściwą naprawą korygującą, czy też tymczasowym obejściem problemu.
Nie wie, jak długo linia była nieczynna.
Nie wie, jakie części zostały użyte.
Nie wie, czy hałas prasy hydraulicznej rozpoczął się na początku zmiany, czy też rozwinął się w jej trakcie.
Wysyła wiadomość WhatsApp do technika pracującego na nocnej zmianie, prosząc o więcej szczegółów.
On czeka.
Rozpoczyna swój poranek mając niepełne informacje o stanie hali produkcyjnej.
Mike otwiera aplikację Fabrico na swoim telefonie zanim dotrze na parking.
Panel przekazywania zmiany pokazuje mu wszystko, co udało się zarejestrować podczas nocnej zmiany.
Na linii 7 doszło do nieplanowanego zatrzymania o godz. 02:47, przyczyną był alarm silnika napędowego filmu, sklasyfikowany jako usterka elektryczna.
Zlecenie wykonania prac naprawczych wskazuje, że problem został rozwiązany o godzinie 03:31.
Całkowity czas przestoju: 44 minuty.
Technik zarejestrował działanie naprawcze, wymienił kondensator rozruchowy silnika, potwierdzono numer części, zaktualizowano stan magazynowy.
Prasa hydrauliczna w celi nr 4 wygenerowała trzy mikroprzerwy między 04:10 a 05:45, każda trwała od 90 sekund do czterech minut.
System OEE sklasyfikował je jako drobne przestoje w ramach modelu sześciu dużych strat.
Trend wydajności w komórce 4 pokazuje, że prasa pracowała z wydajnością wynoszącą 94% docelowego czasu cyklu przez ostatnie sześć zmian.
Alert oparty na stanie urządzenia został wygenerowany o godzinie 05:50, zalecał on sprawdzenie układu hydraulicznego na podstawie schematu pogarszania się jego wydajności.
Zlecenie jest już w kolejce.
Dzień Mike'a zaczyna się od pełnego obrazu stanu podłogi po nocy.
Wie, co się stało, co z tym zrobiono i co nadal wymaga uwagi.
Nie wysłał ani jednej wiadomości.
Spotkanie produkcyjne o godzinie 7:15 rano obejmuje Mike'a, kierownika produkcji, i kierownika zakładu.
Kierownik produkcji rozpoczyna od cotygodniowego raportu OEE, który pokazuje, że zakład osiągnął OEE na poziomie 67%, podczas gdy cel wynosił 75%.
Kierownik produkcji uważa, że 8 punktów strat wynika z przestojów spowodowanych konserwacją.
Mike się nie zgadza.
Trzy z tych przestojów spowodowane były przerwą w dostawach materiałów, a nie awarią sprzętu.
Jednym z nich było zaplanowane okno konserwacyjne, którego harmonogram produkcji nie uwzględniał.
Wie o tym, bo tam był.
Nie może jednak tego udowodnić na spotkaniu, ponieważ jego dokumentacja konserwacyjna znajduje się w systemie CMMS, który nie komunikuje się z systemem OEE.
Spotkanie kończy się poleceniem Mike'owi, aby do końca tygodnia sporządził szczegółowy raport dotyczący przestojów.
Ręczne wygenerowanie raportu w dwóch różnych systemach zajmie trzy godziny.
Spotkanie produkcyjne rozpoczyna się o 7:15 rano od wyświetlenia przez kierownika zakładu pulpitu nawigacyjnego Fabrico na ekranie sali konferencyjnej.
OEE w tym tygodniu: 67% przy założonym poziomie 75%.
Podział sześciu największych strat automatycznie pokazuje kategorie strat.
Nieplanowane przestoje: 4,2%, z czego 1,8% spowodowane jest awariami sprzętu, a 2,4% przerwami w dostawach materiałów zarejestrowanymi przez operatorów w miejscu wystąpienia przestoju.
Planowana konserwacja: 1,1%, wliczając w to okno konserwacyjne, które w środę przekroczyło harmonogram o 23 minuty, ponieważ wymienione łożysko miało niestandardowy rozmiar.
Straty z tytułu konfiguracji i regulacji: 3,7%, głównie z powodu zmiany formatu na Cell 9, która zajęła 47 minut, podczas gdy zakładany czas wynosił 28 minut.
Atrybucja jest jasna, ustrukturyzowana i uzgodniona przed rozpoczęciem spotkania.
Dyskusja od razu przechodzi do tego, co zrobić z każdą kategorią strat, zamiast spierać się o to, co je spowodowało.
Mike nie musi sporządzać raportu ręcznie.
Dane już tam są.
O 8:30 rano kierownik produkcji dzwoni do Mike'a.
Maszyna rotacyjna napełniająca na linii 3 zatrzymała się.
Mike podchodzi do Linii 3.
Maszyna wyświetla kod alarmowy, którego nie rozpoznaje od razu.
Zapytał operatora, co się stało.
Operator twierdzi, że prędkość zaczęła spadać około 20 minut temu, a potem się zatrzymała.
Mike próbuje sobie przypomnieć, czy w tej maszynie zdarzyła się już kiedyś podobna usterka.
Uważa, że mogło tak być, wydarzyło się to około osiem miesięcy temu, ale nie pamięta, co było przyczyną ani jak to naprawiono.
Wraca do swojego biura, aby przeszukać CMMS pod kątem historycznych zapisów.
Znajduje dwa zlecenia pracy, które mogą być istotne.
Jeden z nich ma wyraźny kod błędu. Drugi mówi „naprawiono” bez dalszych szczegółów.
Dzwoni do swojego najbardziej doświadczonego technika, wyjaśnia mu sytuację przez telefon i prosi, aby przyszedł na Line 3.
Technik przyjeżdża 18 minut po pierwszym zgłoszeniu, z podstawowymi narzędziami, ale bez konkretnych podzespołów, których usunięcie prawdopodobnie będzie konieczne.
Diagnoza trwa kolejne 25 minut, ponieważ historia usterek jest niekompletna.
Technik musi udać się do magazynu po części.
Część jest dostępna w magazynie, ale w innym miejscu, niż wskazuje system magazynowy.
Całkowity czas od wystąpienia usterki do ponownego uruchomienia maszyny: 87 minut.
O godzinie 8:30 rano Fabrico wykrywa, że obrotowa maszyna napełniająca na linii 3 zwalnia poniżej zakładanej szybkości cyklu.
O godzinie 8:31 maszyna zatrzymuje się i generuje kod alarmowy.
Fabrico automatycznie tworzy priorytetowe zlecenie robocze, sklasyfikowane jako nieplanowana naprawa, powiązane z pełną historią konserwacji danego urządzenia i wstępnie wypełnione trzema najczęstszymi przyczynami tego konkretnego kodu alarmu w tym typie maszyny.
Zlecenie pracy dociera na telefon komórkowy technika Mike'a o 8:31 rano.
Wyświetla kod alarmu, jego najbardziej prawdopodobne przyczyny, pięć ostatnich zleceń roboczych maszyny w celu zapewnienia kontekstu oraz listę części zamiennych do najbardziej prawdopodobnej naprawy.
Pokazuje, że konkretny zespół łożyskowy najczęściej kojarzony z tą usterką jest dostępny w magazynie, lokalizacja: Zatoka C, Półka 4.
Technik jest w magazynie o 8:34 rano.
Jest przy maszynie o 8:39 rano, dziewięć minut po wystąpieniu usterki, z właściwą częścią i właściwymi informacjami.
Diagnoza potwierdza zespół łożyskowy.
Całkowity czas od wystąpienia usterki do ponownego uruchomienia maszyny: 34 minuty.
53 minuty odzyskane w porównaniu do scenariusza „przed”.
W przypadku linii generującej 380 USD na godzinę wartości produkcji, te 53 minuty oznaczają 335 USD odzyskanej produkcji z jednego incydentu.
Sama poprawa MTTR, obejmująca 40 incydentów miesięcznie, generuje ponad 13 000 USD miesięcznie w odzyskiwalnej wartości produkcji.
Mike odbiera telefon od technika pracującego nad planowaną konserwacją prasy hydraulicznej w celi nr 4.
Lista kontrolna PM wymaga wymiany filtra hydraulicznego.
Technik nie może znaleźć filtra w magazynie.
System inwentaryzacyjny pokazuje 3 sztuki w magazynie.
Po 20 minutach poszukiwań technik znalazł dwa filtry w innym miejscu, niż wskazywałby na to system.
Są to inne wymagania niż te, których wymaga PM.
Mike dzwoni do koordynatora ds. konserwacji, aby złożyć awaryjne zamówienie zakupu.
Koordynator jest na spotkaniu.
Mike wysyła prośbę o zakup e-mailem.
Kierownik projektu zostaje odłożony na czas oczekiwania na część.
Zaplanowane okno konserwacyjne upływa.
Spotkanie premiera zostało przełożone.
Prasa hydrauliczna powraca do produkcji bez wymienionego filtra.
Zlecenie konserwacji przed konserwacją prasy hydraulicznej w Cell 4 wygenerowano trzy dni temu, ponieważ prasa przekroczyła próg godzin pracy w ramach planowej konserwacji.
Po wygenerowaniu zlecenia firma Fabrico automatycznie sprawdziła, czy ilość potrzebnych części zamiennych pokrywa się z aktualnym stanem magazynowym.
Filtr hydrauliczny wymagany do tego PM był na minimalnym poziomie magazynowym.
Trzy dni temu do koordynatora ds. zakupów wysłano automatyczne powiadomienie o konieczności uzupełnienia zapasów.
Filtr został zamówiony i dostarczony wczoraj.
Znajduje się on w magazynie we właściwym miejscu, wyraźnie oznaczony informacją o zasobach, do których należy.
Technik kończy przegląd konserwacyjny w zaplanowanym terminie.
Zamknięcie zlecenia roboczego odbywa się przy maszynie za pomocą aplikacji mobilnej.
Rejestr stanu magazynowego aktualizuje się automatycznie, części są zużywane, pozostały poziom zapasów jest dostosowywany, a próg następnego zamówienia jest oceniany.
Rejestr zgodności PM jest kompletny.
Żadnych połączeń telefonicznych.
Zakaz polowań.
Brak odroczonych prac konserwacyjnych.
O godzinie 13:00 Mike otrzymuje e-mail od kierownika zakładu.
Dyrektor operacyjny odwiedza nas w przyszłym tygodniu i chce otrzymać podsumowanie wyników prac konserwacyjnych za III kwartał, trend MTTR, wskaźnik zgodności PM, pięć największych aktywów pod względem częstotliwości przestojów oraz koszt konserwacji na jednostkę produkcyjną.
Mike otwiera swój CMMS.
Potrafi kontrolować zgodność projektów konserwacyjnych i liczbę zleceń roboczych.
Nie jest możliwe dokładne obliczenie MTTR, ponieważ pole „czas naprawy” jest niespójnie wypełnione.
Nie może on wyciągnąć informacji o kosztach konserwacji na jednostkę, ponieważ dane o kosztach znajdują się w systemie CMMS, a dane o wynikach produkcji znajdują się w oddzielnym systemie OEE.
Eksportuje dwa arkusze kalkulacyjne.
Poświęca 90 minut na ich porównanie, utworzenie tabeli przestawnej i przygotowanie sformatowanego podsumowania.
Dane dotyczą trzeciego kwartału.
Jest już połowa czwartego kwartału.
Raport opisuje stan produkcji sprzed trzech miesięcy.
O godzinie 13:00 Mike otrzymuje tego samego e-maila.
Otwiera Fabrico na swoim laptopie.
Przechodzi do pulpitu nawigacyjnego Analytics i ustawia zakres dat na kwartał 3.
Średni czas naprawy (MTTR) według klasy aktywów: obliczany automatycznie na podstawie znaczników czasu otwarcia i zamknięcia zleceń roboczych.
Wskaźnik zgodności z planem konserwacji prewencyjnej (PM) według lokalizacji i zespołu: automatycznie agregowany na podstawie zrealizowanych zleceń roboczych.
Największe aktywa według częstotliwości nieplanowanych przestojów: automatycznie uporządkowane według kategorii Sześciu Największych Strat.
Koszty utrzymania na jednostkę produkcyjną: obliczane automatycznie, ponieważ dane dotyczące kosztów utrzymania i dane dotyczące wydajności produkcji znajdują się na tej samej platformie.
Eksportuje pulpit nawigacyjny jako plik PDF.
Całkowity czas: cztery minuty.
Wysyła raport kierownikowi zakładu, dołączając notatkę wskazującą trzy konkretne trendy, które należy omówić podczas wizyty dyrektora operacyjnego.
Ma czas na zastanowienie się nad znaczeniem danych, a nie na ich wytworzenie.
O 15:30 do biura Mike’a przychodzi kierownik ds. jakości.
Audyt klienta zaplanowano na przyszły czwartek.
Klient wymaga dokumentacji potwierdzającej, że prasa wtryskowa na linii 9 była konserwowana zgodnie z udokumentowanym programem konserwacji zapobiegawczej przez ostatnie 12 miesięcy, w szczególności, że przeprowadzono kontrole kalibracji, użyto właściwych materiałów eksploatacyjnych i że każde zdarzenie konserwacyjne zostało potwierdzone przez wykwalifikowanego technika.
Mike idzie do CMMS.
Znajduje zlecenia pracy dla prasy Line 9 na godzinę 14:00 w ciągu ostatnich 12 miesięcy.
Trzem z nich brakuje podpisu technika.
W dwóch przypadkach rekordy części są niekompletne, pole materiałów eksploatacyjnych jest puste.
Jedno z nich ukończono cztery dni po planowanym terminie, bez udokumentowania powodu.
Mike spędził dwie godziny na rekonstrukcji brakujących zapisów na podstawie papierowych dzienników pokładowych, wspomnień techników i porównań z dokumentacją zakupów w celu uzyskania dowodów dotyczących części zamiennych.
Tworzy pakiet dokumentacji, który jest kompletny na papierze, ale ma widoczne luki w integralności cyfrowej.
Nie jest pewien, czy produkt ten spełni wymagania szczegółowego audytu klienta.
O godzinie 15:30 kierownik ds. jakości wysyła Mike'owi to samo żądanie.
Mike przechodzi do rejestru aktywów prasy wtryskowej Line 9 w Fabrico.
Wybiera „Raport zgodności” i ustawia zakres dat na ostatnie 12 miesięcy.
Raport zostanie wygenerowany w ciągu 11 sekund.
Wyświetla każde zlecenie konserwacji prewencyjnej (PM), datę wykonania, nazwisko technika, zużyte części wraz z numerami partii, przestrzeganą wersję SOP i cyfrowy znacznik czasu podpisania.
Każde zlecenie ma kompletny zapis, ponieważ aplikacja mobilna ułatwia jego wypełnienie w porównaniu z pozostawianiem pustych pól.
Każde potwierdzenie wykonania pracy przez technika składane jest w formie podpisu cyfrowego ze znacznikiem czasu, rejestrowanego na maszynie.
Każdy rekord części jest automatycznie uzupełniany przez moduł zarządzania zapasami, gdy technik skanuje części poza magazynem.
Mike wysyła raport do kierownika ds. jakości.
Pakiet dokumentacji jest kompletny, spójny i nie podlega zmianom cyfrowym.
Nie wymaga rekonstrukcji.
O 17:15 Mike siada, aby zaplanować harmonogram jutrzejszej konserwacji.
W tym tygodniu musi się udać na trzy spotkania przed premierą, z czego jedno zostało już przełożone z zeszłego tygodnia z powodu problemu z częściami zamiennymi.
Nie wie, które komórki produkcyjne mają jutro wykonać określone zadania.
Harmonogramem produkcji zarządza oddzielny system, za pośrednictwem którego zarządza zespół planowania produkcji.
Wysyła wiadomość do planisty produkcji z pytaniem, które linie będą jutro rano pracować w trybie bezobsługowym, dzięki czemu może zaplanować odroczoną konserwację przedprodukcyjną, nie powodując konfliktu w produkcji.
Planista odpowiada o 17:45.
Linia 7 jest dostępna przez trzy godziny od godz. 7:00 rano.
Mike umawia wizytę popołudniową na godzinę 7:00 rano i przydziela ją swojemu najbardziej doświadczonemu technikowi.
Nie wie, czy technik ma już zaplanowane inne zlecenia na poranek.
Dowie się jutro.
O 17:15 Mike otwiera tablicę planowania Fabrico.
Może zobaczyć harmonogram produkcji na jutro i harmonogram konserwacji w jednym widoku.
Produkcja na Linii 7 rozpoczyna się o godzinie 10:00 rano.
Dostępne jest 3-godzinne okno czasowe od 7:00 do 10:00, a tablica planowania wskazuje je jako dostępne do zaplanowania konserwacji.
Mike przeciąga odroczony PM na oś czasu Line 7 o 7:00 rano.
System potwierdza, że okno nie powoduje konfliktów.
Pokazuje mu, którzy z jego techników będą mieli wolne moce przerobowe jutro rano.
Pokazuje mu, że potrzebne części dla PM są dostępne w magazynie w odpowiednim miejscu.
Przydziela zlecenie swojemu dostępnemu technikowi.
O godzinie 17:16 technik otrzymuje powiadomienie na swój telefon komórkowy zawierające szczegóły zlecenia, historię zasobów, listę wymaganych części oraz lokalizację tych części w magazynie.
Jutro rano PM rozpocznie pracę punktualnie, z właściwym technikiem, właściwymi częściami i właściwymi informacjami.
Mike opuszcza ośrodek o 17:30.
Nie odbierze telefonu o braku części o 7:15 rano.
Wie to, ponieważ platforma już to sprawdziła.
Powyższe scenariusze nie są przypadkami skrajnymi.
Są to rutynowe różnice operacyjne między kierownikiem ds. utrzymania ruchu pracującym przy użyciu odłączonych narzędzi a kierownikiem ds. utrzymania ruchu pracującym przy użyciu zunifikowanej platformy OEE i CMMS.
Przeprowadź obliczenia na przestrzeni roku.
Skrócenie średniego czasu naprawy (MTTR) w przypadku awarii maszyny napełniającej:
53 minuty odzyskane na incydent.
Szacuje się, że w całym obiekcie dochodzi do około 40 podobnych incydentów rocznie.
380 dolarów za godzinę produkcji.
Wartość roczna: 13 400 USD .
Wyeliminowano czas ręcznego raportowania:
Około 3 godziny tygodniowo poświęcone na ręczną produkcję raportów zastąpiono eksportem pulpitu nawigacyjnego na żądanie.
Pełny koszt pracy kierownika ds. konserwacji wynosi 45 USD za godzinę.
Wartość roczna: 7020 USD odzyskanego czasu zarządzania, przeznaczonego na planowanie i udoskonalanie, a nie na gromadzenie danych.
Odroczone zapobieganie PM:
Jedno odroczone PM w miesiącu, problem rozwiązywany jest poprzez automatyczne, wstępne przygotowanie części zamiast odkrywania braków magazynowych w trakcie okna konserwacji.
Szacunkowo każde odroczone zdarzenie konserwacyjne wyniesie 800 USD w związku z przestojem i kosztami awaryjnymi.
Wartość roczna: 9600 USD .
Jakość przekazania zmiany:
20 minut, które Mike spędził w oczekiwaniu na wyjaśnienia na WhatsAppie o 6:00 rano, pomnożone przez 250 dni roboczych w roku.
Za pełną stawkę 45 dolarów za godzinę.
Wartość roczna: 3750 USD odzyskanego czasu zarządzania.
Szacunkowa roczna suma dziennych wydatków jednego kierownika ds. utrzymania ruchu: 33 770 USD.
W obliczeniach tych uwzględniono pojedynczy obiekt, pojedynczego kierownika ds. konserwacji i cztery konkretne codzienne scenariusze.
Nie uwzględnia ona poprawy OEE poprzez konserwację konserwacyjną bazującą na stanie, zapobiegającą kolejnym poważnym awariom.
Nie obejmuje to unikania kosztów audytu zgodności.
Nie uwzględnia to kumulacyjnego efektu czystszej historii konserwacji, która umożliwia lepszą analizę predykcyjną w czasie.
Liczby z jednego dnia operacyjnego pomnożone przez cały rok stanowią uzasadnienie inwestycyjne bez konieczności stosowania skomplikowanego modelu finansowego.
W artykule tym przedstawiono celowo optymistyczny scenariusz „po”, warto uczciwie powiedzieć, co nie zmienia się automatycznie po wdrożeniu nowej platformy.
Problemy z konserwacją nie znikną.
Sprzęt nadal ulega awariom. Zużycie nadal się kumuluje. Operatorzy nadal powodują przypadkowe uszkodzenia. Zakłócenia w łańcuchu dostaw nadal powodują niedobory części.
Platforma nie zapobiega takim zdarzeniom.
Zmienia to szybkość i skuteczność reakcji zespołu konserwacyjnego na te problemy, i to, czy zespół ma wystarczająco dużo czasu na ostrzeżenie, aby zapobiec niektórym z nich, zanim wystąpią.
Adopcja wymaga wysiłku.
Wskaźnik adopcji na poziomie 96%, jaki Fabrico osiągnął w ciągu pierwszego miesiąca od wdrożenia, odzwierciedla ustrukturyzowany proces szkolenia i wdrażania, nie jest to założenie, że technicy automatycznie przeniosą swoje zachowania.
Szkolenia dostosowane do roli, jasna komunikacja na temat tego, co platforma robi w codziennym przepływie pracy każdego technika, a także spójne zarządzanie w korzystaniu z danych platformy, zamiast żądania równoległych raportów ręcznych, wszystkie te elementy są niezbędne, aby scenariusz „po” opisany w tym artykule mógł się ziścić.
Jakość danych poprawia się z czasem, nie natychmiast.
Wyzwalacze konserwacji zapobiegawczej oparte na stanie oraz możliwości analizy predykcyjnej w scenariuszach „po” są skuteczniejsze po 6–12 miesiącach korzystania z czystych danych połączonych z maszyną niż w pierwszym tygodniu.
Platforma przynosi korzyści od pierwszego dnia, ale jej wartość rośnie w miarę rozrastania się zbioru danych historycznych.
Czy scenariusz „przed” opisany w tym artykule jest reprezentatywny dla większości zakładów produkcyjnych?
Opisane scenariusze odzwierciedlają rzeczywistość operacyjną średniej wielkości zakładów produkcyjnych, w których funkcjonują niezależne systemy konserwacji i OEE, co dotyczy większości średnich producentów na świecie.
Szczegóły będą się różnić, dokładne platformy, konkretne zasoby, dokładne tryby awarii, ale problemy strukturalne są stałe: niepełne przekazania zmian, reaktywna reakcja na usterki z opóźnionym wysłaniem, niepewność dotycząca części zamiennych w oknie konserwacji, ręczne raportowanie międzysystemowe i luki w dokumentacji zgodności.
Czy Fabrico zastępuje konieczność korzystania ze specjalnego narzędzia do monitorowania OEE?
Tak. Natywny system monitorowania OEE firmy Fabrico, dostępność, wydajność i jakość śledzone w czasie rzeczywistym na podstawie sygnałów z maszyn, zgodny z modelem Six Big Losses, eliminuje potrzebę stosowania oddzielnej platformy OEE.
Scenariusz spotkania produkcyjnego opisany w tym artykule, w którym dane OEE i dane dotyczące konserwacji znajdują się w tym samym środowisku, jest możliwy do osiągnięcia tylko wtedy, gdy obie te możliwości są dostępne na tej samej platformie, a nie gdy konieczna jest integracja między oddzielnymi systemami.
Jak szybko po wdrożeniu realizują się scenariusze „po”?
Usprawnienia w przekazywaniu zmian i wysyłaniu zleceń mobilnych są widoczne od pierwszego dnia wdrożenia.
Skrócenie średniego czasu naprawy (MTTR) dzięki szybszej wysyłce i lepszym informacjom w maszynie można zazwyczaj zmierzyć w ciągu pierwszych 30 dni.
Wartość wyzwalacza PM oparta na stanie, gdy platforma zaczyna zapobiegać awariom, zamiast tylko szybciej na nie reagować, rozwija się w miarę gromadzenia zestawu danych historycznych w ciągu pierwszych 3–6 miesięcy.
Jak będzie wyglądała rola kierownika ds. utrzymania ruchu po wdrożeniu?
Mniej reaktywnej koordynacji. Więcej proaktywnej analizy.
Czas zaoszczędzony na ręcznym raportowaniu, odtwarzaniu przekazania zmiany i poszukiwaniu części zamiennych jest przeznaczany na prace związane z poprawą niezawodności, za które większość menedżerów ds. utrzymania ruchu zostaje zatrudniona, ale na które rzadko mają czas, analizę aktywów Bad Actor, optymalizację harmonogramu konserwacji zapobiegawczej i inicjatywy ciągłego doskonalenia.
Czy niewielki zespół zajmujący się konserwacją jest w stanie realnie wdrożyć i zarządzać ujednoliconą platformą OEE i CMMS?
Tak. Wdrożenie jest wspierane przez dedykowanego inżyniera automatyzacji i account managera przez cały czas wdrożenia, dzięki temu zaangażowanie czasu wewnętrznego zespołu podczas wdrożenia jest ustrukturyzowane i ograniczone, a nie nieograniczone.
Bieżące zarządzanie platformą, przydzielanie zleceń roboczych, zarządzanie harmonogramem prac konserwacyjnych, raportowanie, jest mniej czasochłonne niż zastępowane przez nie procesy ręczne, a wręcz przeciwnie, bardziej.
Scenariusze w tym artykule oparte są na wzorcach operacyjnych obserwowanych w środowiskach produkcyjnych. Jeśli Twoje codzienne doświadczenie jako kierownika ds. utrzymania ruchu bardziej przypomina scenariusze „przed” niż „po”, 30-dniowy pilotaż na reprezentatywnej grupie zasobów pozwoli uzyskać mierzalne dane „przed i po” z Twojego zakładu – zanim konieczna będzie pełna inwestycja.
Zamień przestoje w liczbę, na podstawie której zespół może działać.
Poproś o demo
Zaloguj
Blog
